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车牌识别是智能交通的一个重要组成部分,系统一般包括车牌定位,字符分割和字符识别。对目前车牌识别领域的各种算法进行分析,总结和改进。实验结果表明,所提方法能快速有效的获取车牌信息。 相似文献
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汽车车牌自动识别是智能交通管理的重要部分,对管理和监控车辆有重要作用.提出了一种车牌自动识别算法.首先提取摄像头拍摄到的车辆照片,对图片进行灰度化、图像降噪、二值化等预处理,然后对车牌号码进行定位、分割和归一化,再根据字符的特征用多级分类器对车牌号逐级分类,最后用模板匹配法对车牌号码进行识别,这种方法计算量低,准确度高... 相似文献
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复杂背景下基于HSV空间和模板匹配的车牌识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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%. 相似文献
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车牌识别技术在智能交通系统的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
智能交通系统对于扼制交通违章,打击肇事逃逸,科学合理地解决交通问题,有着极其重要的意义。车牌识别技术是智能交通系统中的关键技术之一,包含车牌定位和字符识别这两项主要技术。针对当前传统的识别技术识别准确率不高,识别速度不快提出了一种基于小波分析的车牌定位快速算法,并且利用神经网络技术实现字符识别的算法。经过实际应用得出通过对车基于小波的车牌定位算法,可以较好的进行车牌定位,定位率可以达到96.3%以上。对字符的识别率可以达到85%以上牌的自动识别。提高了传统技术的自动识别效率。此车牌识别算法的速度和准确率在实际工程应用中达到交通监控集成系统的功能要求,取得了较好的运行效果。 相似文献
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基于卷积神经网络的模糊车牌自动识别 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,清晰的车牌识别算法已经成熟,但是对于人眼不能识别的模糊车牌,传统车牌识别算法的识别率较低或者根本无法识别。鉴于此,提出了一种基于卷积神经网络的车牌字符识别算法。制作了含9 720幅模糊字符样本集,用8 748幅样本对卷积神经网络进行训练,测试样本时,先对模糊车牌字符进行盲分割等预处理,再调用训练好的卷积神经网络对盲分割后的字符进行识别。实验结果表明:该算法对训练集的准确识别率约为99.17%,对测试集的准确识别率约为93.32%,这说明该算法对模糊车牌的识别具有鲁棒性,能应用于各种场景。 相似文献
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为了降低拍摄距离、光照等对车牌识别的影响,提高复杂背景下车牌识别准确率,提出了一种基于最大极值稳定区域(maximally stable extremal regions, MSER)和笔画宽度变换(stroke width transform, SWT)的新型车牌检测识别方法。该方法首先进行MSER提取和Canny边缘检测,并根据车牌字符特征对二者相与运算后的MSER筛选;然后在筛选后的区域内做基于形态学处理的SWT和SW筛选,聚合筛选后区域,结合车牌几何特征完成车牌精定位;最后校正分割定位成功区域内连通域,提取骨架并归一化,与细化和归一化后的模板匹配。利用HU不变矩和网格特征识别首字符汉字,采用扫描跳跃点统计编码识别数字和字母。实验结果表明:该方法定位准确率高达94.86%,识别准确率达96.14%。该方法对远距离、变光照获取的复杂背景下,车牌检测识别具有较高的准确率和鲁棒性。 相似文献
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系统通过对图像的一系列预处理,采用BP算法神经网络,根据数字字符特征进行识别。用该算法实现的数字字符识别系统识别率高,误识率低,可以单独使用,也可以把它作为一个识别系统的软件核心应用到车牌识别、运动员号码识别、车厢识别等系统中去。 相似文献
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探究图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用步骤。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正、车牌图像二值化处理等步骤,对车牌字符的识别进行分析,同时参照大量的实验结果,对自动识别技术进行修正。 相似文献
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目的在脱机手写体文字识别系统中,由于自由书写的字符不可避免地受到图像背景不均匀、图像倾斜和字符粘连及大小不一等因素的影响,为了确保字符切分和识别的正确性,对EMS表单中手写体汉字字符图像预处理方法进行探讨,展示了EMS表单图像预处理的全过程。方法采用最小二乘法作拟合直线的方法,对目标图像进行定位和分割,用基于大津阈值的分块阈值算法处理目标图像的背景不均问题,并减少噪声干扰。结果该图像预处理方法在1020张真实EMS图像上进行测试,识别正确率达到了86.3%。结论该方法有一定的灵活性和抗干扰性,减少了图像噪声对汉字字符切分和识别的影响。 相似文献
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车牌倾斜检测与校正是车牌识别的关键技术之一.提出了一种基于字符角点信息和惯性主轴的车牌倾斜角检测方法.在用Harris角点检测算法提取出车牌区域字符角点信息的基础上,通过计算所得角点的惯性主轴来检测出车牌的倾斜角度,从而实现车牌的倾斜校正.给出了实验结果,并与Hough变换法、旋转投影法进行了比较.结果表明,该检测校正方法运算量小,速度快,校正精度高. 相似文献
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在车牌自动识别中,由于倾斜的字符的识别和分割困难,因此必须对字符进行倾斜校正。本文对目前常用的倾斜校正算法Hough变换和Radon变换进行了介绍,分析和对比。 相似文献
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车牌定位是车牌识别的关键步骤,而由于室外环境的变化,对稳定的车牌定位方法提出较高要求。快速准确的车牌定位能为最终车牌识别提供重要保障。通过提取彩色图像的水平梯度边缘图像,对其进行基于积分图像的二值化,并对图像进行连通域处理,将纹理丰富的车牌区域提取出来。通过实验证明该方法简单有效,能够满足复杂场景的车牌识别需要,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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车牌识别技术在交通管理与执法中发挥了重要作用,但是车牌识别率的提高一直成为难题。本文尝试基于Cyclone集成板运用现场可编程逻辑门阵列技术(FPGA)建立FPGA的硬件开发平台,使用Verilog语言研制一个车牌快速识别系统,设计了其中图像二值化、图像定位、图像分割、字符识别等算法并实现,经测试动态识别率达到95%以上。 相似文献