基于图像的车牌识别

基于图像的车牌识别是图像识别领域的重要研究课题之一。本论文采用MATLAB编程实现该车牌识别系统,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。首先,对图像进行预处理。其次,采用了一种结合字符边缘和形态学的车牌定位算法。接着,根据分割出的车牌区域,采用一种水平和垂直投影相结合的车牌字符分割法,完成单个字符的分割。最后,运用模板匹配的方法实现字符识别。     

基于数学形态学开运算和投影特征的车牌定位研究

车牌识别系统主要包含车牌定位、字符分割和字符识别三个环节。车牌定位的好坏将直接影响车牌识别的效果。本文提出了数学形态学水平结构元素开运算和投影特征相结合的方法,该方法能有效地消弱了车牌边框和铆钉的不利影响,突出车牌区域,实现车牌准确定位的目的。通过Matlab 7.0进行了仿真研究,试验结果表明该方法是有效的、可行的。     

一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

以车牌识别的实用性为目的,设计一种鲁棒的车牌识别系统。首先提出了Sobel-Color算法,以Sobel边缘和颜色两种特征进行车牌定位,并结合MSER算法,设计了一种可靠的车牌定位方法来获取候选车牌区域,然后采用SVM算法对候选车牌区域进行车牌判断;最后根据车牌特征设计了一种车牌字符分割算法,能正确分割车牌的各个字符,并有效地去除车牌边缘部分的虚假字符,又根据分割出的车牌字符特征对LeNet-5深度网络模型进行改进,然后采用改进的LeNet-5网络对车牌字符进行识别。对设计的车牌识别系统进行了正常条件测试、恶劣条件测试以及效率测试等实验,实验结果表明设计的车牌定位和车牌判断方法具有较高的可靠性,车牌字符识别具有较高的准确率,因而设计的车牌识别系统具有较好的鲁棒性和实用性。     

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。     

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.     

车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。     

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。     

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。     

基于MATLAB的车牌识别系统的设计与研究

汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分,主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五个核心部分,并提出了一套基于MATLAB的汽车牌照自动识别系统的方法。该方法具有很高的识别能力,能有效解决在有噪声和光照条件恶劣情况下车牌的定位、字符倾斜、字符分割提取等复杂问题,最后运用上述方法对汽车图像进行处理,表明MATLAB在车牌识别系统中的运用非常有效。     

基于量子门神经网络的车牌字符识别

针对车牌字符在车牌图象质量退化时识别率较低以及识别时间较长的问题,提出一种基于量子神经计算的车牌字符识别方法。该方法将通用量子门组作为神经网络的激活函数来实现量子神经计算,同时把字符的粗网格特征作为字符的识别特征进行车牌字符识别。实验结果表明,该方法能有效提高“带噪”车牌的识别率以及抗干扰能力。     

基于字符结构知识的车牌汉字快速识别技术

车牌汉字识别效率一直是制约车牌自动识别系统推广应用的瓶颈。采用多级分类方法,充分利用车牌汉字图像的空问结构特征(像素空间分布投影,字符的笔段类型、数量及拓扑关系等)可实现车牌汉字的快速辨识。实践表明,该方法能快速从车牌汉宁图像中辨识出汉字字符,识别准确度可达98％。     

基于神经网络的车牌识别技术的研究

汽车牌照识别技术研究与实现一直是现代化交通发展中倍受关注的问题,也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。本文深入研究了基于神经网络的识别技术,提出了一种基于多个神经网络的字符识别方法,实现了车牌字符识别。     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

基于可变形卷积和自适应二维位置编码的鲁棒车牌识别方法

车牌识别是智能交通系统中的关键步骤,为提高在非可控和复杂场景下车牌的识别精度,提出了一种鲁棒车牌识别方法,该方法主要包括车牌检测和车牌字符识别2个核心部分。首先,采用YOLOv5网络实现车牌的检测;其次,基于递归卷积神经网络框架,提出了一种基于可变形卷积和自适应二维位置编码(A2DPE)的车牌字符识别方法。该方法针对车牌大小、倾斜角度和光照条件等动态变化的特点,采用了可变形卷积来更好地提取车牌字符的特征,并引入了A2DPE模块,根据输入自适应地获取车牌字符位置编码信息。最后,利用双向长短期记忆网络进行车牌字符的识别,无须分割车牌字符,可以实现不同长度车牌字符的准确识别。在自建数据集LPdata与公开数据集CLPD上的实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够以较低的模型复杂度达到较高的准确率。     

复杂背景下基于HSV 空间和模板匹配的车牌识别方法研究

车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段,在交通监视和控制中占有很重要 的地位。车牌识别过程可分为车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别四个部分。在车牌定 位中,若单纯采用纹理特征或颜色特征来进行定位,往往适用于背景较为简单的场景,对复杂 背景的定位效果尚有待改进。在字符分割中,目前单行车牌的分割已比较成熟,但双行车牌的 分割仍不理想。提出一种在HSV 空间下两次颜色标定和纹理特征相结合的定位方法和一种单双 行车牌的字符分割方法。该定位方法利用车牌固定颜色搭配特性,对图片两次标记并利用投影 法定位车牌,对200 张不同背景图片测试,定位准确率达到98%。在字符分割部分,利用改进 的模板匹配方法对字符分割,可适用于单、双行车牌分割,准确率达到95%。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

基于灰度图像的车牌识别系统

本文提出了一种基于灰度图像的车牌识别系统。车牌识别系统主要包括车牌定位和字符识别。为了快速准确地进行车牌定位,本文提出了一种基于字符连接特征的定位算法。在识别系统中,我们采用了一种二次字符识别的算法。     

基于图像处理的车牌识别研究

针对智能交通管理系统中的车牌识别问题,提出应用图像处理技术对汽车的牌照进行识别。车牌定位（LPL,License Plate Location）、车牌分割（LPS,License Plate Segmentation）、车牌识别（LPR,License Plate Recognition）是实现车牌识别系统的最主要的三个部分。先采用HSV模型和RGB模型识别与分割彩色图像,并初步定位车牌图像;再采用radon变换实现车牌的倾斜校正,用投影法对车牌进行定位和分割;最后通过语音读出识别到的车牌信息。通过MATLAB编程进行实验仿真,结果表明利用图像处理技术能够快速地识别出汽车牌照,是一种研究车牌识别的有效方法。     

自然场景下变形车牌检测模型DLPD-Net

目的 随着智能交通领域车牌应用需求的升级,以及车牌图像复杂性的提高,自然场景下的车牌识别面临挑战。为应对自然场景下车牌的不规则变形问题,充分考虑车牌的形状特征,提出了一种自然场景下的变形车牌检测模型DLPD-Net （distorted license plate detection network）。方法 该模型首次将免锚框目标检测方法应用于车牌检测任务中,不再使用锚框获取车牌候选区域,而是基于车牌热力值图与偏移值图来预测车牌中心;然后基于仿射变换寻找车牌角点位置,将变形车牌校正为接近于正面视角的平面矩形,从而实现在各种自然场景下变形车牌的检测。结果 一方面,基于数据集CD-HARD评估DLPD-Net检测算法的性能;另一方面,基于数据集AOLP （the application-oriented license plate database）和CD-HARD评估基于DLPD-Net的车牌识别系统的有效性。实验结果表明,DLPD-Net具有更好的变形车牌检测性能,能够提升车牌识别系统的识别准确率,在数据集CD-HARD上识别准确率为79.4%,高出其他方法4.4% 12.1%,平均处理时间为237 ms。在数据集AOLP上取得了96.6%的识别准确率,未使用扩充数据集的情况下识别准确率达到了94.9%,高出其他方法1.6% 25.2%,平均处理时间为185 ms。结论 本文提出的自然场景下的变形车牌检测模型DLPD-Net,能够实现在多种变形条件下的车牌检测,鲁棒性强,对遮挡、污垢和图像模糊等复杂自然环境下的车牌检测具有良好检测效果,同时,基于该检测模型的车牌识别系统在非受限的自然场景下具有更高的实用性。