动态车牌跟踪识别系统——基于OpenCV和卷积神经网络

新世纪以来，随着我国公路运输的迅速发展，对智能交通的要求也随之提高。汽车自身的车牌已经成为当前汽车信息获取的重要途径，因此，在智能交通领域中，牌照识别技术发挥了巨大的作用。为了适应高速发展的时代，需要对随处可见的车辆实行相应的检测，为此针对车辆的身份检测，我们小组提出了动态车牌跟踪识别系统。一套完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割、字符识别等部分构成。其中，车牌识别与字符跟踪是整个系统的核心，其处理的好坏将直接影响到整个系统的准确性。该系统需要对车辆在移动中的车牌进行提取和识别，对车牌进行预处理、特征提取和字符识别。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

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。     

利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法

随着科技的发展，车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确，甚至分割错误。针对这些问题，该文提出了一种先分段，再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法，同时提出目标增强的预处理方法。大量实验表明，该算法较好地解决了以上问题，适用于各种质量的车牌图像，分割的准确率较高。     

基于字符综合特征的车牌字符分割算法

字符分割技术是车牌识别系统的关键技术之一。字符分割最主要的问题是字符粘连及车牌边框的影响。鉴于车牌字符具有布局规整,字符个数确定,字符大小一致、宽高存在规律等特征,文章提出一种将投影和字符间距相结合的基于字符综合特征的字符分割算法。实验证明该算法那对分割粘连字符具有较好效果。     

基于小波变换和数学形态法的车牌定位方法研究

随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用。在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法。首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位。实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果。     

基于小波变换和数学形态法的车牌定位方法研究

随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分.车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用.在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法.首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位.实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果.     

遗传算法在车牌定位中的应用

在对遗传算法应用和车牌定位识别系统中车牌定位、字符分割和字符识别相关技术的研究基础上,借助郑州圣兰电子科技公司的电子警察监控平台,提出了一套适用国内车牌特点的车牌定位识别系统。     

利用反馈的车牌字符分割算法

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。     

基于新模板的算法在车牌字符分割中的应用

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。     

基于图像处理技术的车牌检测系统

车牌识别问题的智能交通管理系统,提出了应用图像处理技术对车牌进行识别。车牌定位、车牌分割、车牌识别是车牌识别系统的主要三个部分。     

基于双边缘检测的车牌识别算法

随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法;在字符识别上,将分类器分为三组,同时对于易混淆的字符进行了再次分类,这种做法缩短了训练时间,提高了准确率。实验结果表明,所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。     

车牌识别系统中的字符分割技术研究

车牌字符分割是车牌识别系统的三大关键技术之一。准确的字符分割,既能提高字符识别的准确率,又能提高识别的速度。针对车牌图像背景复杂、光照多变、干扰较多的情况,文章在车牌区域预处理的基础上提出了一种基于先验知识的垂直投影字符分割方法。实验结果表明该算法简洁、实时性好、处理正确率高,达到了实用的标准。     

一种新的车牌字符图像的提取方法

在车牌自动识别（LPR）系统中，从车牌图像中正确获得各字符有效信息的图像尤为关键。传统的车牌字符提取方法适应性不强，当不能拍摄车牌正面时获取的车牌图像存在着变形的问题，从而无法从中正确提取出字符。针对此问题，设计了一种基于Radon变换与最大全零列判决法相结合的车牌图像矫正算法来矫正车牌图像，再根据车牌字符分布特点使用了边界投影确定各个字符的边界，对车牌字符进行分割提取。实验证明，此方法能从各种情况下拍摄的车牌中准确分割出单个字符图像，并且计算量较小。     

基于BP神经网络的智能车牌识别系统

车牌识别是智能交通中信息化管理车辆的重要环节,对构建智慧城市具有重要意义.针对国内车牌的结构特点,设计了一种基于BP神经网络的智能车牌识别系统.系统利用去噪算法及数学形态学方法对车牌照片中的车牌位置进行定位,针对国内车牌特征分割字符,然后基于白像素点提取13维特征并将车牌不同位置的字符分别输入到不同的BP神经网络进行分...     

车牌识别系统中的字符分割技术研究

车牌字符分割是车牌识别系统的三大关键技术之一。准确的字符分割,既能提高字符识别的准确率,又能提高识别的速度。针对车牌图像背景复杂、光照多变、干扰较多的情况,文章在车牌区域预处理的基础上提出了一种基于先验知识的垂直投影字符分割方法。实验结果表明该算法简洁、实时性好、处理正确率高,达到了实用的标准。     

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。     

一种基于多特征提取的实用车牌识别方法

针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。     

基于智能手持设备的车牌识别系统研究

以交警能更加快捷方便地稽查运营车辆为目的,借助最新的移动互联网技术,分析并研究了多种计算机视觉算法;提出了一种基于K均值聚类(K-means)的车牌定位技术,通过颜色的聚类分析来确定车牌区域,定位车牌;又应用垂直投影技术和模板匹配法来分割和识别车牌字符,利用SQlite开发了具有存储车牌字符信息功能的数据库;在此基础上,研制了一套基于智能手持设备的车牌识别系统;功能测试表明,该系统具有良好的性能,能够较好地识别出车牌信息。     

车牌识别系统

在机动车牌照牌识别系统的设计中，车牌区域的检测和牌照中字符的分割是进行字符识别前必须的两个步骤，实验证明，利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性，算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础，字符分割受车牌倾斜角度的影响较大，在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后，再进一步进行字符分割，具有较好的效果。