复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法,提取车牌灰度图像边缘,实验结果显示该算法检测边缘的速度快,车牌区域轮廓清晰,采用投影法确定车牌区域,用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正,通过字符分割算法对车牌字符进行切割,有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验,结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割,具有较好的鲁棒性。     

退化车牌字符的两级分割算法研究

为了准确进行车牌字符分割,提高车牌字符识别的准确率,提出了一种改进的车牌字符分割算法.对定位出来的车牌进行有效预处理,通过两级字符分割算法对车牌进行单字符分割.第一级字符分割是结合连通域分析法和垂直投影进行字符粗分割,第二级字符分割是基于车牌字符的先验知识通过多次判断进行车牌字符精分割.实验结果表明,该算法对受到光照不均、污迹、字符粘连和断裂、质量退化等严重影响的车牌字符能进行很好的分割.     

投影和模板匹配相结合分割车牌字符

提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果.     

基于MATLAB车牌字符分割的算法研究

车牌字符分割一直是智能交通领域的一个重要研究方向。在实际应用中有其独特的价值。本文主要研究的是车牌字符的分割算法,应用MATLAB软件,进行深入的分析和仿真研究。为将车牌字符分割为单个字符,首先经过连通域寻找到字符的宽度,然后按照投影的方法找到分割点的位置,最后再通过宽度创建模板以此来进行分割。文中,将连通域法、垂直投影法、模板匹配法相结合,适用于任何通用情况下,算法合理,实验结果表明在理想测试条件下,可以取得较好的分割结果。     

基于快速连通域标记的车牌字符分割

对车牌图像的二值图进行连通域提取可以解决倾斜带来的问题.提出了一种基于快速连通域标记的字符分割方法.先用改进的Otsu法对车牌图像进行二值化分割,之后基于快速连通域标记算法进行连通域标记,最后对各个连通域进行后续处理提取出全部车牌字符连通域.实验表明,改进的快速连通域标记算法克服了倾斜问题,而且有效地提高了连通域提取的速度,获得较好的字符分割的鲁棒性和实时性.     

车牌字符分割的算法研究与实现

为获得准确的单个车牌字符,提出了一种将连通域法和垂直投影法相结合的车牌字符分割算法。该方法首先根据车牌中每个字母或数字的连通性特点,按照一定的像素准则与相邻像素之间的连通关系扫描目标像素的相邻像素点,找出各自的连通区域;然后对车牌进行垂直投影找出汉字区域,精确地分割出单个字符。实验结果表明,该算法对车牌字符分割的准确性和处理速度都有较大提高,能满足系统实时性和准确性的要求。     

基于字符综合特征的车牌字符分割算法

字符分割技术是车牌识别系统的关键技术之一。字符分割最主要的问题是字符粘连及车牌边框的影响。鉴于车牌字符具有布局规整,字符个数确定,字符大小一致、宽高存在规律等特征,文章提出一种将投影和字符间距相结合的基于字符综合特征的字符分割算法。实验证明该算法那对分割粘连字符具有较好效果。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

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。     

基于复杂背景的车牌字符快速分割算法研究

提出了一种充分利用车牌字符特征,采用边缘提取、最优阈值过滤、改善的连通域搜索及垂直投影算法,很好地兼顾了车牌字符分割的正确性和快速性,达到了良好的分割效果.     

一种新的货运列车车号分割算法

在对现有的货运列车车号分割算法及相关字符分割算法对比研究的基础上,文中提出并实现了一种新的货运列车车号分割算法。根据上下轮廓特征初步确定车号字符串图像的候选分割位置,然后根据字符尺寸比例和数字的弧特征,对断裂字符进行合并和对粘连字符进行再分割。该方法巧妙地避免了传统的投影分析分割法中处理粘连字符的难题,也避免了噪声对连通域的影响。与传统方法相比,具有较好的鲁棒性,达到了较高的精度和运行效率,为整个车号识别系统的精确性和稳定性提供了保障。     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理,然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

基于灰度跳变的车牌定位算法及其实现

研究车牌识别定位算法问题。传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度的不高等问题。为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出了一种基于图像灰度跳变特性的车辆牌照定位算法。主要给出了粗定位和细定位两种定位算法,并用VC++设计实现定位算法。通过实验对实际交通中多幅车牌图像进行处理,对不同的车牌图像进行定位。实验结果表明,新算法能够对车牌图像进行高精度定位,并且具有较强的鲁棒性,为车牌字符的识别与分割奠定了一定的基础。     

一种在低照度情况下自适应滤波牌照定位算法

提出一种在低照度情况下进行自适应滤波牌照定位算法.该方法首先设计一种×字形窗口的自适应中值滤波改进算法,对车牌灰度图像进行中值滤波滤除噪声.接着采用Sobel边缘检测器进行车牌边缘检测;再将Sobel算子卷积结果采用最大类间方差法阈值分割算法对图像进行预分割,将图像分割为目标和背景;接着采用模糊分割方法求得最终分割阈值...     

利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法

随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,该文提出了一种先分段,再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法,同时提出目标增强的预处理方法。大量实验表明,该算法较好地解决了以上问题,适用于各种质量的车牌图像,分割的准确率较高。     

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。     

复杂背景图像中的车牌定位算法

针对复杂背景中的车牌定位问题提出了一种新的算法,将定位过程分解为确定候选车牌区域和剔除伪区域两个部分。首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性。然后,利用滑动的条带窗口对候选区域二值化图像进行连通块提取,结合车牌句法特征对该区域进行评判筛选,有效地解决了复杂背景及模糊图像中车牌定位精度不高的问题。此外,定位过程中的评判结果为后续的字符分割提供了重要的先验信息。实验证明该方法定位速度快,定位正确率高,对于背景纹理复杂及模糊图像的车牌定位具有很强的抗干扰性能。     

基于双边缘检测的车牌识别算法

随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法;在字符识别上,将分类器分为三组,同时对于易混淆的字符进行了再次分类,这种做法缩短了训练时间,提高了准确率。实验结果表明,所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。     

LPR系统车牌定位提取方法的研究

车牌定位在车牌自动识别中起着非常重要的作用,定位准确度直接影响车牌识别的正确率。文中使用了数学形态学和几何拓扑学相结合的方法对车牌区域进行定位提取。该方法首先采用Top-Hat变换以及开、闭运算对抓拍的车辆图像进行预处理;然后采用连通体态分析法（CCA）对图像进行粗定位;最后对计算得到的车牌候选区的欧拉数进行判别,最终提取真正的车牌区域。实验证明该方法能够很好的对牌照区域顶角进行快速搜索定位,将牌照从复杂背景图像中分割出来。