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1.
基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了车牌自动识别的过程和原理、车牌识别中所需要的关键图像处理技术,并对BP神经网络算法进行了阐述.结合目前车牌编制的特点,基于BP神经网络原理对车牌自动识别技术中的字符识别技术进行了新探索,提出了适用于新<机动车登记规定>车牌编制方法的神经网络结构和识别算法.通过恰当设置BP网络隐层节点数,详细介绍了改进BP网络算法步骤,分析了易混字符,并用MATLAB进行了实验,实验结果表明,改进网络结构后的方法识别准确率高、识别过程速度快、系统鲁棒性强. 相似文献
2.
《计算机应用与软件》2013,(3)
提出一种应用于车牌识别系统中车牌字符分割的方法,能够对由光照不均匀,车牌表面污损等原因造成的低图像质量的车牌进行有效字符分割。首先通过连通区域分析和车牌校正对车牌进行预处理,然后利用车牌固有的先验知识与间隙分析方法,实现整个车牌字符的精确分割,克服污损、边框和倾斜等干扰因素。通过在两组数据集上进行的实验结果表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性。 相似文献
3.
运用像素水平投影与竖直投影的方法,结合车牌字符的先验信息可以准确地对车牌字符进行切割。同时,针对某些汉字易被错误分割或漏割的情况。对汉字左右边界的起始位置进行标记,利用此标记获得该汉字的原始灰度图像,对其单独进行分割及二值化.避免汉字笔画退化为噪声。实验表明,该方法能够准确分割字符。 相似文献
4.
一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法 总被引:8,自引:0,他引:8
目前,车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性,提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术,选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征,以改进后的归一化字符原始特征直接输入到BP神经网络分类器中进行车牌字符识别研究。对于易混淆和相似的字符、汉字笔划粘连、字符偏移现象等都提出了自己的解决方法。实验结果说明,本方法可大幅提高车牌识别系统的正确识别率和抗干扰能力。 相似文献
5.
车牌识别(LPR)中的图像提取及分割 总被引:24,自引:1,他引:24
在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。本文详细介绍了一种实际应用的车牌识别系统中的图像提取及分割的过程。针对车牌的固有特点,设计了一个变换函数突出其特点从而进行车牌的提取;对车牌字的图像分割提出并解决了一些在实际中应该注意的地方。理论分析及实验结果表明文章中提出的方法是非常有效的。在我们的实验中,在Pentium Ⅱ300 ,内存64M的环境,从图像输入到识别结果输出的平均时间大概为0.6秒。 相似文献
6.
一种基于BP神经网络的车牌字符识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
车牌识别系统是智能交通中的一个重要分支,本文针对传统的模板匹配算法存在识别准确率低的问题,提出了一种基于神经网络的车牌字符识别算法。该方法对分割、归一化后的字符进行特征提取获取其特征向量,把这个特征向量送到BP网络中进行训练,可以得到训练好的权值,以此权值对车牌字符进行识别。实验表明,本算法对车牌图像的识别率达90%以上。 相似文献
7.
本文以车牌识别系统定位后的车牌字符识别算法为研究对象,分析基于模板匹配的字符识别算法和基于神经网络的字符识别算法,将车牌字符进行分割处理,诠释字符识别算法在车牌识别系统中的应用。 相似文献
8.
一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法 总被引:9,自引:0,他引:9
在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,未能准确分割粘连字符是产生识别错误的主要原因之一。在总结已有方法的特点及不足的基础上,提出了基于前端预测识别来分割粘连字符的方法。首先根据粘连字符图像的特征初步确定前端字符的候选字符集,并通过验证候选字符与前端字符图像匹配的必要条件进一步对其筛选,然后使用候选字符的屏蔽码自适应地提取前端字符图像,最后由分类器对提取结果加以验证,达到分割和识别粘连字符的目的。该方法可以适应多种类型的粘连字符,准确性高,且在字符图像质量较差时具有较强的鲁棒性。 相似文献
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一种识别汽车牌照的字符分割技术 总被引:3,自引:0,他引:3
汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。字符分割是牌照识别中的关键环节,本文提出了采用基于直方图均衡化和密度分布的分割技术,实现了汽车牌照的字符分割,分割效率高、速度快,该技术有着广阔的应用前景。 相似文献
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BP神经网络在车牌识别技术中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
车牌识别系统作为智能交通系统的重要部分,对车辆定位、交通流量的监控具有重要的意义。在车牌识别系统中,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率是车牌识别系统最根本的问题。在多路监控系统中,所采集的车牌图像大小比较小,严重影响了车牌的识别率。采用优化的BP神经网络结构以及根据环境差异进行识别的方法,对车牌识别进行研究,研究实现了对较小的车牌进行准确的识别。 相似文献
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车牌信息识别技术算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着经济的持续增长和人民生活节奏的加快,交通已成为备受人们关注的问题。车辆牌照识别(License Plate Recognition,简称LPR)技术作为智能交通系统(Intelligence Transports System,简称ITS)的核心问题,逐步成为了人们关注的焦点。针对此问题,本文对车牌识别算法做了深入的研究,提出了一套算法并进行了软件实现。 相似文献
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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。 相似文献
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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。试验结果表明该方案是可行的和有效的。 相似文献
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针对仪表标牌上一些字符间距较小,传统分割方法不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心坐标,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心坐标获取每个字符边框,建立ROI,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,在分割的每个字符后加5像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR字符识别。经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%,表明文中算法是对标牌字符识别的一种有效算法。 相似文献
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车牌识别系统的设计与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。 相似文献