一种轻量化中文指路标志的文本识别算法

针对中文交通指路标志中多方向、多角度的文本提取与识别困难的问题,提出了一种融合了卷积神经网络与传统机器学习方法的轻量化中文交通指路标志文本提取与识别算法。首先,对YOLOv5l目标检测网络进行轻量改进,提出了YOLOv5t网络用以提取指路标志牌中的文本区域;然后,结合投影直方图法与多项式拟合法的M-split算法,对提取到的文本区域进行字符分割;最后,使用MobileNetV3轻量化网络对文本进行识别。提出的算法在自制数据集TS-Detect上进行近景文本识别,精度达到了901%,检测速度达到了40 fps,且权重文件大小仅有24.45 MB。实验结果表明,提出的算法具有轻量化、高精度的特性,能够完成复杂拍摄条件下的实时中文指路标志文本提取与识别任务。     

基于矩特性的变形图像矫正

通过求出车辆牌照二值图像中每个字符区域的范围，运用图像的矩特性计算每个字符区域的面积和重心坐标，由重心坐标拟合直线，得到牌照的水平倾斜角度对有倾斜的牌照图片进行矫正。     

车牌识别中关键技术的研究与实现

介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%.     

一种非传统车牌倾斜矫正方法

针对依赖于车牌边缘存在的传统车牌倾斜矫正方法,提出了一种基于车牌字符中心走势线特征的水平倾斜矫正方法和一种基于窄孔透视思想的垂直倾斜矫正方法,直接对二值车牌图像进行处理。经大量实验证明,即使在车牌边缘不存在和字符缺损的情况下依然能够得到理想的倾斜矫正效果。     

线缆字符图像的拼接方法研究

针对线缆字符图像光照不均匀、重叠区域较小、边缘化等问题,现有的图像拼接方法不能准确拼接,提出一种新的图像拼接方法。首先利用HSI彩色空间模型从图像中划分出待配准的线缆区域。然后提出基于线缆光照模型的图像分块算法对线缆区域图像进行分块,并构造相似检测公式对图像块进行分类,对不含字符的图像块直接赋值为白色背景块,对含字符的图像块利用大津法进行处理,得到线缆区域二值图。接着提出以字符宽度为特征的图像配准算法获得重叠区域在两幅线缆区域图像的行对应关系。最后以重叠区域的水平中心直线拼接得到一幅包含完整字符区域的宽图像。实验结果表明,相对于当前主流的FREAK算法,提出的方法能准确地对线缆图像进行拼接,拼接效果良好。     

基于欧氏距离的交通警告标志识别方法研究

提出了一种对含字符的交通警告标志进行检测和识别的方法。根据交通标志颜色的分布范围,以颜色分量为基础进行阈值分割,将图像中大部分不满足颜色要求的区域去掉,借助连通域标记、形状因子来进行交通标志的定位。将定位后的交通标志,通过预处理、字符的旋转矫正和分割,得到人眼可以识别的字符。通过欧氏距离匹配法进行字符的计算机识别,最终可使计算机识别率达到75%左右。     

字符图形倾斜的矫正方法及实现

不少图形应用场合中,需要事先对倾斜的图形进行矫正,本文以Java语言结合Opencv库,对倾斜字符图片进行增强图形特征预处理、边缘检测、寻找图形最大边缘轮廓、旋转矫正图形等一系列处理,达到矫正字符图形的效果。     

基于区域增长的线缆字符图像快速拼接方法

由于线缆字符图像存在重叠域小、重叠区在边缘带、光照分布不均等问题,目前的图像拼接方法不能快速、有效拼接两幅图像.为此,本文提出了一种加速后的拼接新方法来解决线缆字符图像的拼接问题.首先利用边缘检测从图像中分割出字符区域.再基于光照分布对字符区域进行分块,利用大津法处理包含字符的图像块,得到线缆字符区域二值化图像.接着在区域增长的图像配准算法的基础上,加入降采样及分级步长的方法,快速得到线缆字符区域的重叠域.最后,在重叠域的垂直中心线处拼接得到一幅包含完整字符区域的二值图.实验结果表明,该方法能准确快速地对线缆图像进行拼接.     

一种字符定位及识别技术在交通领域的应用

字符定位与识别技术在交通领域应用广泛.字符识别系统包括字符图像的拍摄、预先处理,将字符从图中截取出来,最后对字符对比甄别.采用灰阶处理、均值滤波等方法对图像预处理.在字符定位部分,采用边缘检测算法对字符图像在原始图中位置进行定位.在字符分割前,对字符进行二值化及倾斜校正.利用区域增长(region growing)方法...     

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法,提取车牌灰度图像边缘,实验结果显示该算法检测边缘的速度快,车牌区域轮廓清晰,采用投影法确定车牌区域,用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正,通过字符分割算法对车牌字符进行切割,有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验,结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割,具有较好的鲁棒性。