基于投影的车牌字符分割方法

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。     

基于HSI空间的车牌字符分割

本文提出了一种基于车牌的HSI颜色空间来识别车牌类型再分别进行切割的方法。本文在HSI颜色空间中利用树形判决结构,对车牌的类型进行判别,再基于投影法和车牌每符规则的分割方法。对车牌图像进行投影分割寻找边界．以定位字符区域。     

基于颜色特征和边缘检测的车牌识别算法

完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成,针对车牌定位和字符分割两项核心技术,对传统算法进行了改进,提出了一种新的车牌定位和字符分割的算法,解决了传统算法易受噪声干扰且识别率不高的问题.该算法利用颜色特征和边缘检测技术实现对车牌的精准定位,并利用倾斜校正和垂直扫描技术实现了对字符的分割,最后结合神经网...     

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。     

基于新模板的算法在车牌字符分割中的应用

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。     

基于形态学微分的车牌字符分割算法

提出了基于形态学微分的车牌字符分割算法。首先运用形态学微分算法获取车的边界,然后通过巧妙选择连通区域进行深度搜索即可直接获得车牌每个字符的矩形区域。本方法省去了一般车牌识别中的车牌定位部分,对有一定倾角的车牌也有一定的适应能力。     

基于条件随机场的低图像质量车牌字符分割

提出一种基于条件随机场的车牌字符分割算法,能够对光照不均、相机拍摄角度造成的低图像质量的车牌图像,特别是日益增多的车牌边框与字符相连接车牌图像进行有效的字符分割。算法首先进行车牌图像校正,然后利用标注车牌数据进行模型学习,对车牌图像像素列进行分类识别,最后组合成车牌字符分割结果。理论分析与实验结果验证了算法的有效性。     

车牌字符分割的研究和实现

从车牌投影出发，根据车牌水平投影的统计特征，借助于多项式拟合的方法，找到阈值进行水平方向上的分割；并根据车牌竖直投影的形状特征，进行竖直方向上的分割。详细描述了车牌分割算法，实验结果验证了算法的有效性。     

基于OpenCV和卷积神经网络的车牌识别研究

车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用,这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤,缓解交通压力.本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割,在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别,其中车牌汉字模...     

基于FPGA的智能车牌定位识别系统设计

智能交通体系中,专用计算机视觉系统即牌照识别技术(License Plate Reeognition,LPR)占有极其重要的地位。设计了一种基于FPGA平台的智能车牌定位识别系统,在EP2C35平台上搭建SOPC系统,完成了车牌图像定位、字符提取识别等功能。该设计采用FPGA为核心,大大减小了制板的面积,有效提高了系统定位的速度及准确性;可定制的软核Nios II处理器使得智能车牌识别系统具有了更大的灵活性。     

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。     

汽车牌照的字符分割与识别

根据汽车牌照字符与背景的特点，提出了一种自适应的二值化方法，这种方法首先把图像分割成块，进而根据每小块中的前景的灰度更加接近小块中灰度最大值的特点，选取一个比较高的域值，然后根据原图像的灰度值对得到的图像进行区域增长，最后得到的二值图像既可以完整再现字符，同时可以消除背景中亮度较高的点；另外讨论了结合汽车牌照的几何尺寸的字符分割办法，详细阐述了横向穿越变化数和字符的横竖编码这两个新的特征的提取过程，最后给出了一种新的多级分类的规则，讨论了这种多级分类的实现算法，实验表明这是一种行之有效的分类方法。     

车牌识别中基于Rough集理论的字符识别

用Rough集理论提取车牌中的文字、字母、数字、短横线的特征，再用这些特征进行模板匹配。该文中的基于Rough集可辨矩阵的特征选择算法，时间复杂度为O(mn2)，改变了过去人们认为基于可辨矩阵的特征选择算法的时间复杂度不低于O(m2n2)的观点（其中m为数据集中特征/属性的个数，n为数据集中样本的个数）。给出了在车牌识别中的实验结果。     

一种完整的汽车牌照识别算法

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。     

支持向量机在车牌字符识别中的应用

支持向量机(SVM)是由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法。该文在字符特征提取基础上，应用SVM算法对车牌中的英文字符进行识别，克服了一般的SVM算法识别数字位图时缺乏对相邻空间像素相关性考虑的不足，在满足实时性的条件下获得高识别率。通过与基于字符特征的BP网络识别方案相比较表明，该方案性能远优于神经网络的性能，可很好地解决神经网络方法中无法避免的局部极值问题。实验讨论了在应用SVM算法对字符进行识别时，核函数K和惩罚因子C的选择对识别率的影响问题。     

基于VC^＋＋的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别。     

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。     

车牌字符多特征提取与BP神经网络的识别算法

在车牌图像字符识别问题的研究中,针对大部分单个特征提取方法在车牌字符识别上的局限性,提出一种车牌字符多特征提取与BP神经网络识别的算法.对车牌字符图像进行预处理后,提取字母和数字字符直线特征,字符笔画点特征,环数特征以及环面积特征,作为字母与数字字符的四类特征.因汉字结构复杂与笔画多,采用13点来提取汉字特征,提取的特征输入到网络进行学习和识别.针对BP神经网络算法的不足,采用附加动量法和自适应学习速率对其改进.MATLAB仿真结果表明改进算法能够有效的提高车牌字符的识别率,识别率达到了98.5％.     

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。     

基于结构特征和灰度特征的车牌字符识别方法

提出了基于结构特征和灰度像素特征的车牌字符级联识别方法。为提高车牌字符识别性能,分别在车牌二值小字符图像上提取结构特征和直接利用PCA降维后的车牌二值小字符图像的像素特征作为输入,用支持向量机(SVM)将其映射至高维空间分别进行分类,取两者中置信度高的结果作为预分类结果。当分类结果为8、B这类易混的字符时,取对应的灰度小字符图像像素值作原始特征,用PCA降维后再次用SVM进行分类,分类结果作为最后的二次分类结果。若为0、D时,则再次利用结构特征分类器做最后分类。该算法被用于台湾地区车牌的字符识别系统中,实验表明它能有效提高易混字符的识别正确率,具有很高的识别性能,应用前景广泛。