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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。 相似文献
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非均匀光照下的车牌定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非均匀光照下车牌的定位问题,提出了一种有效的定位方法.该方法采用改进的Bernsen算法对图像进行二值化,有效地去除了非均匀光照对车牌的干扰,然后通过连通区域对数字串初定位,再按照车牌标准规格精定位.实验结果表明,此方法定位车牌精准有效,准确率达98.3%. 相似文献
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针对实际拍摄场景中的复杂光照条件以及不同车牌颜色对车牌定位造成的影响,提出了一种基于高斯差分图像的AdaBoost车牌检测算法.该算法首先对原始灰度图像进行高斯差分,得到其对应的高斯差分图像,然后利用基于DoG图像的DoG+AdaBoost分类器与基于灰度图像的Gray+AdaBoost分类器构成二级车牌检测器进行车牌检测,最后根据车牌中的车牌号码信息对车牌检测结果进行验证,得到最终的车牌定位结果.该算法利用高斯差分方法,很好地抑制了复杂光照和不同车牌颜色对车牌检测造成的影响,具有较快的定位速度和很高的检出率.实验表明,该算法能获得很好的车牌定位效果,具有较高的实用价值. 相似文献
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目的车牌定位是车牌识别的关键步骤之一,为提高车牌定位的准确率和定位速度,降低误检率,提出一种基于多信息融合的快速车牌定位方法。方法首先,通过边缘密度信息快速排除大量背景区域,有效提高定位速度;其次,根据车牌字符的分布信息精确定位车牌;最后使用基于模板匹配的车牌字符分割方法进行车牌字符分割,通过验证所分割出的字符是否是数字或字母来验证所定位区域是否车牌,去除误检车牌区域。结果在9 980幅图像上进行测试,定位准确率为97.9%,平均定位时间为16.3ms。实验结果表明,本文方法可以在各种条件下快速而准确地定位车牌。结论融合多种特征的车牌定位方法,通过提取车牌对应的环境信息,排除了大量的背景区域,加快了车牌定位的速度;根据车牌的结构信息定位车牌,并通过车牌的部件信息,实现合法性验证,提高车牌定位的准确率。通过多种信息的融合,有效改善了车牌定位的效果。 相似文献
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基于车牌区域丰富的边缘特征,本文提出了一种改进的车牌定位方法。首先增强原始图像,并对原始图像和增强图像分别进行边缘提取;然后基于车牌区域边缘均匀,长短有限等特征,滤除背景及噪声边缘点;最后通过投影搜索出车牌区域。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、适应性强。 相似文献
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SHEN Yang 《数字社区&智能家居》2008,(32)
车辆牌照的自动识别是智能交通系统(ITS)中的关健技术,而车牌定位又是车牌识别的关健点之一。长期以来,许多学者从事这方面的探讨和研究,相继出现了一些新方法、新思路、尽管如此,目前国内尚无一个完善、通用的车牌定位系统。这篇文章对近几年来国内外车辆牌照识别系统研究中出现的车牌定位方法进行了全面的综述。 相似文献