试论车牌自动识别系统

车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。本文着重介绍了车牌自动识别系统需要进行的几个基本步骤、关键技术以及主要应用方式，同读者共同探讨。[编者按]     

遗传算法在车牌特征选择的应用研究

研究车牌自动识别系统中的车牌特征选择问题.车牌特征选择结果的优劣将直接影响车牌识别准确率,因此选择对车牌字符识别能力强的特征是车牌自动识别中一个关键问题.由于传统特征选择方法计算时间长及标准遗传算法过早收敛的缺点,导致车牌字符识别准确率低.为了提高车牌识别的准确率,提出一种改进遗传算法的车牌特征选择方法,把车牌特征作为遗传算的种群中个体,以车牌识别率为目标函数,在算法前期采用保优策略,保持最优特征的多样性,来避免局部最优;在进化后期,当特征最优信息陷入停滞时,自适应调整进化参数,加快进化速度.仿真结果表明,选择车牌特征的车牌自动识别系统识别准确率达到了92.36%,远远高于标准遗传算法和自适应遗传算法的86.53%和90.3%,说明,改进方法不仅提高了车牌字符识别率,而且克服了传统遗传算法在特征选择过程中出现的早熟现象,防止陷入局部最优的缺点.     

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。     

车牌自动识别方法中的关键技术研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中一项很重要的技术。针对车牌识别的前期技术，即车牌定位、车牌图像的对比度判断和二值化、字符分割等技术进行了研究并提出了新的处理方法，实验结果表明提出的算法简洁、实时性好、处理正确率高，达到了实用的标准。     

遗传算法和神经网络在白细胞自动识别中的应用

该文讨论并建立了一真彩色白细胞显微图像微机自动识别系统。针对传统组合优化方法用于特征选择的种种缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择策略。根据细胞特征,笔者对传统的遗传算法做了相应的改进。最后运用选择特征子集来训练BP神经网络作为分类器。结果证明该方法对于分类系统的性能优化有明显效果。     

应用遗传算法进行车牌定位

提出了一种针对车牌定位问题的遗传算法解决方案.先对车辆图像局部区域进行二值纹理特征增强处理,然后使用一组一维滤波器获取其二值纹理特征向量,在此基础上提出一种基于实整数编码的遗传算法,利用其快速高效的特点对全图进行车牌特征匹配搜索.测试结果表明,结合遗传算法的局域特征增强算法能进行稳定的特征提取,定位效果很好.     

自适应遗传算法在车牌定位中的应用

车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌识别系统的核心之一。由于传统的定位算法存在适应性差,鲁棒性不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法的车牌定位方法。先用最大类间方差法(OTSU)对车牌图像进行二值化,然后利用遗传算法对全图进行车牌特征匹配搜索,结合区域特征向量构造的适应度函数,最终找到车牌区域的最佳定位参量。测试结果表明,该算法适应性强,定位效果很好。     

基于改进遗传算法的车牌图像分割

为了解决简单遗传算法存在的早熟、收敛到全局最优解难问题,提出了适应度标定公式,提高选择压力;定义相似度概念,保留相似性差的个体,剔除相似性个体.在不增加群体规模的前提下,增加了群体的多样性.改进遗传算法能够避免简单遗传算法所存在的问题.为了解决车牌图像识别率低问题,提出基于改进遗传算法的车牌图像分割方法,进行车牌图像识别.实验证明利用此方法进行车牌图像识别效果较好.     

AdaBoost算法在车牌字符识别中的应用

提出了一种基于AdaBoost的车牌字符自动识别算法。AdaBoost是一种构建准确分类器的学习算法，它将一族弱学习算法通过一定规则结合成为一个强学习算法，从而通过样本训练得到一个识别准确率理想的分类器，将之用于车牌字符识别，对车牌图像进行实验，对车牌字符样本进行特征提取，用特征来训练有效分类器，用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟，结果证实此算法对车牌字符识别有一定准确性，具有良好的效果。     

数学形态学在车牌自动识别中的应用

介绍了数学形态学的基本运算及其在车牌自动识别中的应用，讨论了数学形态学在汽车图像处理中存在的问题和进一步研究的方向。     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

机动车车牌识别中SVM的应用

支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。     

汽车牌照识别技术研究

本文分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出了一种基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点,提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方法,以及基于汉字结构知识的汉字识别方法,从而实现了汽车牌照的自动识别。     

车牌自动识别的算法研究与实现

基于MATLAB对车牌自动识别系统中的算法进行研究,详细阐述车牌自动识别过程中的车牌定位、字符分割、字符识别的算法思想及算法实现。通过对一些车牌图像进行测试,获得较高的车牌自动识别准确率,表明算法具有可靠可行性。     

基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术

本文基于隐马尔可夫模型（HMM）提出了一种车牌字符识别的新方法,用二维隐马尔可夫模型（2D－HMM）方法来识别车牌中的汉字,用伪二 维隐马尔可夫模型（P2DHMM）方法来识别车牌中的英文字符及阿拉伯数字。该算法适用于不同的字符大小、字符倾斜,污损等情况,抗噪声能力强。字符识别正确率达94％以上,具有实用技术的指标。     

车牌识别技术研究

利用图像处理技术以及神经网络技术对汽车牌照自动识别系统进行研究。在所摄的含有车牌的汽车照片中,先获取车牌位置,再把车牌的各个字符分割,提取出各个字符的特征,再利用BP神经网络进行识别,从而获取车牌号码。     

主动轮廓模型在车牌识别算法中的应用研究

提出了一种识别机动车辆牌照的算法。该算法首先利用车牌的纹理特征和区域形状特征检测车牌区域。为提高区域检测的正确性，利用新的改进的主动轮廓模型，利用先验知识确定精确的车牌边界。在精确确定车牌区域基础上，可以准确切割出车牌中的字符，从而提高识别率。     

基于模糊模式识别的车牌识别算法设计

介绍一种基于明暗度二值化的车牌模糊识别的算法.这种算法在车牌识别的使用可以有效避免因光照、车辆运动速度及车牌清晰度、光洁度而带来的误识别.介绍了这种算法的构建、实验平台、实验环境、实验处理结果,并对结果进行了讨论.     

遗传算法在金堆城钼矿车辆调度系统优化中的应用

文章介绍了遗传算法在金堆城钼矿运输车辆调度系统优化中的应用,详细阐述了遗传算法在该系统应用中的工作原理及具体工作流程。试验表明使用遗传算法对矿山车辆调度系统进行优化是可行、有效的。     

高性能的车牌识别系统

描述了一个车辆牌照识别系统.该系统首先利用车辆位置传感器和图像采集卡来自动获取车辆图像并传输至计算机,然后识别车牌字符.结合网络技术,特定车牌信息和车辆图像可以很方便地从远端检索到.文中介绍了该系统的结构及工作流程,以及两种字符的识别方法:基于PCA-LSM的有限中文字符识别方法和基于结构特征分析的字母及数字字符识别方法.在实际应用环境下,该系统的日间整体识别率超过97%,夜间整体识别率超过95%.