基于神经网络深度学习的车牌识别算法

当前收费系统使用的车牌识别设备识别车牌的方式普遍为模式识别,识别率基本在85%～90%,而且受到天气、车牌污损等因素的影响,无法满足"互联网+"收费系统对于精确车牌识别的要求。通过对车牌识别参数进行抽象和建模,运用成熟的人工智能技术,以基于神经网络的深度学习算法模型为基础,根据车牌识别的需求,对车牌特征进行建模,车牌模型在算法的支持下,通过深度学习认知车牌的颜色、文字、字符等属性,有望解决在强光照、大侧角、模糊等极难条件下无法识别车牌关键信息的问题,满足"互联网+"收费系统对于精确识别车牌的要求。     

提升高速公路MTC二次抓拍车牌识别率方案研究

高速公路收费站人工半自动收费车道(MTC)对车辆车牌的识别一直是车辆通行信息数据采集的重要手段,因而车牌的识别率是数据采集的关键。对一次抓拍无法成功识别车牌的情况下,一般收费软件中都设置了二次抓拍功能。然而现有的车牌识别系统的解决方案都没有重视二次抓拍,甚至在安装施工中直接忽略二次抓拍功能,使得车牌识别率的提升遭遇瓶颈,阻碍了车牌识别系统的发展。本文针对如何提高二次抓拍车牌识别率问题进行研究,分析问题原因,提出解决方案,并提供成功的施工改造案例。     

结合有色点对搜索和区域统计特征的车牌定位算法分析

为了提高车牌检测系统中车牌定位的效率,文章利用HSV和RGB双重颜色模型对蓝白像素点建立定性描述模型,基于该模型提出一种结合蓝白有色点对搜索和区域统计特征信息的车牌定位方法。该方法首先通过搜索有色点对并结合角点和车牌纹理等特征确定车牌的粗略区域,然后利用垂直/水平投影、霍夫直线检测以及颜色提取方法实现车牌精确定位。测试结果表明,针对复杂环境和不同光照条件下的车牌,新方法能够实现车牌的快速精确定位。     

车牌识别与视频监控系统集成探讨

本文分析了高速公路收费系统车牌识别系统和视频监控系统的现状,提出了车牌识别与视频监控一体机的应用方案,并对此方案的组成、碌理、安装等进行了介绍最后阐述了车牌识别与视频监控一体机的应用前景和产生的社会效益     

基于模板匹配和垂直投影的车牌字符分割算法

车牌识别(LPR)是智能交通系统中的一个重要环节,而字符分割又是车牌识别中的关键部分。针对车牌字符分割问题,提出了一种改进的车牌字符分割算法。首先,对于图像的滤波采用了"条状可变阈值滤波算法",分割环节则采用了垂直投影和模板匹配相结合的算法,并结合现实生活中车牌的一些不利因素的影响,做出相应改进,不仅提高了算法对不同环境下采集的车牌的适应性,而且增加了抗干扰能力。实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好,便于下一步的字符识别。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计

数字化、智能化的当今时代,车辆的大量使用在给人们带来便利的同时事故频发。由于诸多例如自然因素影响、车辆行驶轨迹与摄像头位置影响、车牌样式繁多等原因,相关技术人员无法及时准确获得所需车牌号码信息。运用MATLAB对所需车牌号码进行识别,可以提高获取车牌号码的准确性和速度,即使车牌本身有所遮掩或者缺损,也可以通过建立相关数学模型、扩大字符数据库等方法,并运用字符识别与数据库内容相互比对,最终得到所需要的车牌号码。     

基于数学形态学的车牌定位与倾斜校正的方法

为了准确定位车牌的位置与车牌的倾斜校正,提出一种基于数学形态学的车牌定位与基于hough变换和radon变换车牌校正的方法,主要步骤包括:灰度变换,边缘检测,形态学处理,基于行列投影的车牌定位,利用hough变换的车牌水平校正,radon变换的字符垂直校正。实验表明,这一方法能够准确的实现车牌的定位与倾斜校正。     

模板匹配联合特征法在车牌字符识别中的应用

针对当前车牌字符识别中相似字符易出错的问题,提出了模板匹配联合特征的车牌字符识别方法.在算法设计中,首先,根据车牌字符特征构建存在相似字符,识别时容易出错的特征字符库;初次识别时,对所有车牌字符采用模板匹配算法;初次识别的结果如不属于特征字符库,识别结束;否则进行二次特征识别.通过对4000张不同环境下的车牌图片进行测...     

收费车道高清视频车牌识别系统在“营改增”中的应用

随着车流量高速增长,为提升高速公路的通行效率和服务水平,遏止逃费/舞弊行为,在收费系统中应用车牌识别技术成为必然。本文针对现有高速公路收费站标清视频车牌识别系统使用中的不足,并根据交通运输部有关"营改增"的相关要求,研究了高清车道监控+车牌识别系统的建设方案及系统特点,围绕现有收费站为标清、老旧高清识别设备升级/改造提出了具体的实施方案,改造后可以有效提升收费站车牌识别率,为公路交通行业"营改增"的顺利开展提供了有效的数据保障。     

高速公路机电日常维护中车牌识别率分析系统的应用

在收费系统日常维护中,通过车牌识别率分析系统,维护人员既可方便地查看目前的车牌识别率,又能从中判断出车牌识别器的故障点,从而提高工作效率。因此,该系统具有很好的推广价值。