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根据车牌区域具有丰富的垂直纹理这一主要特征,提出一种基于垂直纹理特征的车牌分割新方法。实验表明:该方法能够准确地完成车牌区域的分割。 相似文献
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为了准确进行车牌字符分割,提高车牌字符识别的准确率,提出了一种改进的车牌字符分割算法.对定位出来的车牌进行有效预处理,通过两级字符分割算法对车牌进行单字符分割.第一级字符分割是结合连通域分析法和垂直投影进行字符粗分割,第二级字符分割是基于车牌字符的先验知识通过多次判断进行车牌字符精分割.实验结果表明,该算法对受到光照不均、污迹、字符粘连和断裂、质量退化等严重影响的车牌字符能进行很好的分割. 相似文献
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在深入研究了大部分常用的车牌字符分割算法的前提下,根据车牌区域图像的特征,文章提出了一种综合了模板匹配法和垂直投影分割法的车牌字符分割算法(模板匹配-垂直投影分割法),该算法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性. 相似文献
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提出一种基于小波变换和反馈的车牌字符分割算法.首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割.第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈.在字符识别反馈中,对字符区域图像的垂直投影进行小波变换,利用其低频系数重构垂直投影;最后根据纹理特征进行字... 相似文献
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ZHANG Fei-xia 《数字社区&智能家居》2008,(20)
本文根据车牌区域具有丰富的垂直纹理这一主要特征,并结合车牌尺寸和通过投影呈现的峰值在一定范围内较为固定等特点,提出一种基于综合特征的车牌分割新方法。实验结果表明:该方法能够较为准确地完成车牌区域的分割,整个算法复杂度低,能够满足实时分割的要求。 相似文献
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字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。 相似文献
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基于投影和固有特征结合的车牌字符分割方法 总被引:5,自引:1,他引:4
根据车牌字符的固有特征,提出一种新的基于投影的车牌字符分割方法.该方法首先对车牌图像进行预处理,检测车牌倾斜角度,如果倾斜角大于指定角度则进行车牌倾斜校正,然后利用车牌的水平方向投影去除车牌的上下边框以及铆钉,对处理得到的图像进行二值化.再根据车牌字符的排列规则和字符间距的关系,利用车牌的垂直投影定位字符,先分割出第二个和第三个字符,从第三个字符开始分割出后五个字符,再利用已分割字符的知识来分割前两个字符,然后对分割出来的候选字符块进行处理,有效解决字符粘连和断裂的情况,最终实现车牌字符的准确分割.实验结果证明,该方法有较好的分割效果. 相似文献
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《电子制作.电脑维护与应用》2017,(16)
车牌字符分割一直是智能交通领域的一个重要研究方向。在实际应用中有其独特的价值。本文主要研究的是车牌字符的分割算法,应用MATLAB软件,进行深入的分析和仿真研究。为将车牌字符分割为单个字符,首先经过连通域寻找到字符的宽度,然后按照投影的方法找到分割点的位置,最后再通过宽度创建模板以此来进行分割。文中,将连通域法、垂直投影法、模板匹配法相结合,适用于任何通用情况下,算法合理,实验结果表明在理想测试条件下,可以取得较好的分割结果。 相似文献
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针对Job-Shop调度问题,将自适应遗传算法与改进的蚂蚁算法融合,提出了自适应遗传算法与蚂蚁算法混合的一种优化算法。首先利用自适应遗传算法产生初始信息素的分布,再运行改进的蚂蚁算法进行求解。该算法既发挥了自适应遗传算法和蚂蚁算法在寻优中的优势,又克服了各自的不足。实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且问题规模越大,优势越明显。 相似文献
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对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的“早熟”问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。 相似文献
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针对传统距离矢量-跳数(DV-Hop)算法中最小二乘法的估计误差过大、粒子群(PSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进粒子群算法与DV-Hop的融合算法。首先从粒子速度、惯性权重、学习策略、变异方面对粒子群算法进行改进,增强算法跳出局部最优的能力,提高迭代后期算法的搜索速度;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进粒子群算法优化节点的定位结果。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法、基于混沌粒子群算法的DV-Hop改进算法(MPSO1-DV-Hop)和基于改进型粒子群优化的DV-Hop算法(MPSO2-DV-Hop),该算法的定位精度高,稳定性好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场景。 相似文献
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排序合并Join算法的新结果 总被引:4,自引:0,他引:4
Join操作是数据库中最昂贵和最常用的操作.排序合并Join算法是实现Join操作的重要算法,得到了普遍接受并广为应用.在重新研究了排序合并Join算法后发现,同时对两个Join关系进行外排序是不必要的,会带来很大的额外开销.针对这个问题,提出了一种基于单关系外排序的分治Join算法,并在该算法的基础上提出了基于单关系外排序的并行分治Join算法.理论和实验结果证明,基于单关系排序的分治Join算法高于排序合并Join算法.特别是在并行计算环境下,基于单关系排序的并行分治Join算法的效率远远高于排序合并 相似文献
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根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是:用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。 相似文献
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一种基于改进k-means的RBF神经网络学习方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消除聚类的敏感性,再用优化后的k-means算法构造RBF神经网络。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性。 相似文献
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根据萤火虫算法的自身特点,将自适应权重、改进贪心算法、变异算子与基本萤火虫算法相结合,提出一种带权重的贪心萤火虫算法。通过加入自适应权重与变异算子,可以提高算法全局搜索能力,加入贪心算法在一定程度上可提高算法收敛速度,整体看,改进萤火虫算法提高了算法性能。通过仿真实验将改进后的算法与一些基本算法进行比较,实验结果表明,该算法在求解0-1背包问题时,无论在运算速度还是求解精度上都有明显改进。 相似文献