基于MSER与SVM算法的车牌定位识别方法

针对实际车牌识别系统中车牌位置定位难、字符识别率低等问题,提出了一种基于MSER与SVM算法的车牌定位识别。该方法分为定位和识别两步,输入图像经过预处理,通过MSER与SVM算法直接提取出车牌的字符区域,然后将车牌字符图像裁剪送入识别阶段,识别阶段同样利用SVM算法对车牌字符进行识别。经验证,该车牌定位识别方法识别速度快、准确率高,能够适用于实际生活中较为复杂的交通环境。     

基于深度学习的含堆叠字符的车牌识别算法

车牌识别是构建智慧城市交通系统的重要技术,当前车牌识别系统对于单行车牌已经达到了较好的识别和应用效果,但无法满足对包含堆叠字符的车牌的识别需求。针对该问题,提出了一种基于深度学习且不依赖于字符分割的方法以识别含堆叠字符的车牌。首先对倾斜、扭曲的车牌进行投影矫正;然后使用MobileNet-SSD算法检测定位车牌中的单排字符和堆叠字符;之后将堆叠字符送入基于CTC损失的堆叠字符识别网络,进行非字符分割的端到端识别。实验结果表明,该算法不仅对含堆叠字符的车牌具有较高的识别精度,同时对倾斜、扭曲等复杂环境下的车牌具有鲁棒性,极大提高了车牌识别系统的通用性。     

基于多尺度模板匹配和神经网络的车牌识别

针对现有车牌字符分割算法和识别问题的分析,本文采用一种多尺度模板匹配的车牌字符分割算法;并在此分割基础上采用小波神经网络算法识别车牌字符。实验表明该分割与识别方法的结合实现了切分准确、鲁棒性强、去伪性好和快速准确识别的高效性。     

改进神经网络算法在车牌识别中的应用

研究现代智能交通管理中的车牌准确识别问题.由于车牌图像存在模糊不清、倾斜,分割后字符图像笔画粗细不均、断续不完整等特殊性,导致传统车牌识别算法识别速度慢、识别正确率低,不能适应车牌识别的实时性要求.为了提高车牌识别正确率,提出一种BP神经网络的车牌识别算法.该算法首先对车牌字符图像进行归一化处理,消除图像中无用信息,然后对车牌字符进行特征提取,消除笔画粗细不均、断续不完整等影响,再将提取车牌字符特征输入到BP神经网络进行学习和识别,并采用动量因子和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,加快其收敛速度,从而提高识别的实时性.仿真结果表明,改进用BP神经网络提高了车牌识别正确率和识别速度,缩短了识别时间,适合于实时性强的智能交通管理系统应用.     

一种字符组合词包模型的少约束车牌定位算法

针对如何在复杂背景、拍摄角度和车牌尺度发生变化等少约束条件下实现基于字符组合词包模型的车牌定位算法.本文首先构造包含车牌数字字符和英文字符的数据库;然后利用本算法识别提取车牌字符的SIFT特征,并精准计算识别特征点在字符识别区域的相对位置、物理方向等信息组成视觉识别词汇;最后把本车牌字符的视觉词汇聚合后搭建车牌字符视觉...     

基于模板匹配和局部HOG特征的车牌识别算法

针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,本文提出了一种模板匹配法结合局部HOG特征的车牌识别算法.首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后分别提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块HOG特征进而构建特征向量,最后根据特征向量之间的欧氏距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别.实验结果表明,本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高.     

基于单字符注意力的全品类鲁棒车牌识别

复杂场景下的高精度车牌识别仍然存在着许多挑战, 除了光照、分辨率不可控和运动模糊等因素导致的车牌图像质量低之外, 还包括车牌品类多样产生的行数不一和字数不一等困难, 以及因拍摄角度多样出现的大倾角等问题. 针对这些挑战, 提出了一种基于单字符注意力的场景鲁棒的高精度车牌识别算法, 在无单字符位置标签信息的情况下, 使用注意力机制对车牌全局特征图进行单字符级特征分割, 以处理多品类车牌和倾斜车牌中的二维字符布局问题. 另外, 该算法通过使用共享参数的多分支结构代替现有算法的串行解码结构, 降低了分类头参数量并实现了并行化推理. 实验结果表明, 该算法在公开车牌数据集上实现了超越现有算法的精度, 同时具有较快的识别速度.     

开放场景中的高精度车牌识别算法

目前,限制条件下的车牌识别算法比较成熟,广泛应用于各种车牌识别系统。由于拍摄角度差异较大、车辆运动模糊等因素的影响,中文车牌识别仍具有较大的挑战性。针对上述问题,该文放弃单一的端到端深度学习的车牌识别方法,提出了一种检测、分类一体化的逐级车牌识别算法,采用逐级对象检测策略与字符分类相结合预测车牌的字符结果。在此基础上,提出一种多锚点字符位置回归算法,进一步精确回归所有车牌字符的局部区域位置信息。同时为了满足字符检测和字符分类的需求,解决现有车牌数据集类别不均衡的问题,该文贡献了一系列配套的车牌数据集。充分实验表明,该方法在不同数据集上都能达到目前的先进水平,并在公开数据集CCPD上准确率达到了99%,在开放场景中具备高精度和高鲁棒性。     

基于过线特征的车牌识别

车牌识别的速度和正确率直接地反映识别系统的好坏。为了提高车牌的识别速度,提出了基于过线特征的车牌识别算法。算法分两步进行：首先对分割的待识别字符进行过线特征提取,每个字符都被映射成一个12维向量,计算出待识别字符向量与库字符向量的距离;然后,对于置信度高的字符直接作为识别结果,对于置信度不具有明显优势的待识别字符在缩小的范围下再采用模板匹配识别。实验结果表明：应用该算法的实验系统识别速度较快、准确度较高、稳定性较好。     

基于评分模型的车牌字符识别方法

现如今摄像头的普遍应用,使运用于监控视频中的车牌识别算法越来越受到重视。从监控视频中切割出来的车牌字符图片往往具有低像素、模糊、字符混淆严重或者边缘凹凸不齐等缺陷,针对传统的车牌字符识别算法对于这种类型车牌字符的低识别率,提出一种基于评分模型的车牌字符识别算法。该算法是将字符图片分成若干个方格,全部格子根据白点的数目划分为不同的等级,标准字符模板也是如此划分等级。在识别匹配时,待识别字符图片与字符模板相对应的方格分别进行等级匹配,按照该算法中的评分模型打出相应的分数,有加分、减分或者给零分,最后将分数相加,匹配得出最高分的字符模板将是最终的识别结果。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于卷积神经网络的车牌字符识别

车牌字符识别是智能车牌识别系统中的重要组成部分。针对车牌字符类别多、背景复杂影响正确识别率的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的车牌字符识别方法。首先对车牌字符图像进行大小归一化、去噪、二值化、细化、字符区域居中等预处理,去除复杂背景,得到简单的字符形状结构;然后,利用所提出的CNN模型对预处理后的车牌字符集进行训练、识别。实验结果表明,所提方法能够达到99.96%的正确识别率,优于其他三种对比方法。说明所提出的CNN方法对车牌字符具有很好的识别性能,能满足实际应用需求。     

车牌识别关键技术的应用研究

车牌识别系统包括图像预处理、车牌定位与提取、字符分割和字符识别等几大模块。对这些关键技术、算法进行了研究,分析了现有方案的优缺点,结合我国车牌的特点与系统的实际应用,对一些关键技术进行了优化,提出了相应的解决方案,并实现了车牌自动识别系统。     

基于深度学习模型LeNet-5-L的车牌识别算法

针对车牌中汉字识别率低和识别速度慢问题,提出一种基于深度学习的车牌识别网络LeNet-5-L,该网络把车牌识别分为两个阶段,运用OpenCV库函数对车牌图像预处理,结合垂直投影分割方法将车牌分割为7个独立字符图像,降低了图像特征提取难度,从而提高车牌中各个的字符识别率和整个车牌识别速度;运用卷积神经网络解决车牌字符识别问题,基于LeNet-L设计一种车牌字符识别网络LeNet-5-L,有效提高车牌中首字符汉字识别率;实验结果表明,该网络对车牌中各个字符的识别准确率均高于99.97％,单个车牌识别时间仅需0.83 ms,该方法有效的提高车牌识别的正确率和识别速度.     

车牌图像的快速匹配识别方法

在车牌识别中,经常遇到车牌字符发生缺损、污染现象,统计识别、结构识别方法很难将它们准确识别出来。该文提出了一种快速匹配识别方法,根据图像放大和缩小原理构建多种字符模板,利用图像上、下矩对字符进行粗分类,然后根据图像自相关特性,构建了失配比例加权惩罚匹配模型,可以对车牌字符进行精确识别,该方法识别率达到了99%以上。     

基于可变形卷积和自适应二维位置编码的鲁棒车牌识别方法

车牌识别是智能交通系统中的关键步骤,为提高在非可控和复杂场景下车牌的识别精度,提出了一种鲁棒车牌识别方法,该方法主要包括车牌检测和车牌字符识别2个核心部分。首先,采用YOLOv5网络实现车牌的检测;其次,基于递归卷积神经网络框架,提出了一种基于可变形卷积和自适应二维位置编码(A2DPE)的车牌字符识别方法。该方法针对车牌大小、倾斜角度和光照条件等动态变化的特点,采用了可变形卷积来更好地提取车牌字符的特征,并引入了A2DPE模块,根据输入自适应地获取车牌字符位置编码信息。最后,利用双向长短期记忆网络进行车牌字符的识别,无须分割车牌字符,可以实现不同长度车牌字符的准确识别。在自建数据集LPdata与公开数据集CLPD上的实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够以较低的模型复杂度达到较高的准确率。     

基于SOPC的汽车车牌识别系统设计

介绍一种基于SOPC的车牌识别系统的设计方案,利用SOPC Builder创建和配置Nios II软核处理器及其外围设备,实现对图像传感器输出数据的采集、存储和显示;在Nios IDE软件开发平台上设计本系统图像处理的程序流程,通过对车牌图像进行定位、字符分割、字符识别等操作,完成对车牌号的处理。这种基于SOPC技术的车牌识别系统降低系统软硬件设计的难度,缩短开发周期,并提高设计的可靠性,具有较高的实用价值和应用前景。     

基于图论分析的车牌数字字符识别研究与应用

细化后的字符图像可以看作是一幅连通图，从图论的观点出发，在对车牌末尾三位数字字符图像识别中，选择闭合曲线作为其整体特征，将笔画端点所处字符图像中子区域的位置做为主要的细节特征，对车牌数字字符进行识别。试验结桌表明该方案是可行的和有效的。     

基于字符结构知识的车牌汉字快速识别技术

车牌汉字识别效率一直是制约车牌自动识别系统推广应用的瓶颈。采用多级分类方法,充分利用车牌汉字图像的空问结构特征(像素空间分布投影,字符的笔段类型、数量及拓扑关系等)可实现车牌汉字的快速辨识。实践表明,该方法能快速从车牌汉宁图像中辨识出汉字字符,识别准确度可达98％。     

OpenCV在车牌识别中的应用

为利用智能手机进行车牌识别,研究了OpenCV在车牌识别中的应用。首先介绍了OpenCV及车牌识别的工作流程,然后论述了OpenCV在车牌定位、字符分割和字符识别中的具体应用。实验结果表明识别效果良好,为在Android等智能手机上进一步开发车辆信息管理系统奠定了基础。