汽车牌照自动识别技术的现状与发展

在介绍国内外汽车牌照自动识别技术的现状,与讨论我国汽车牌照识别的特殊性的基础上,分析了汽车牌照自动识别技术的发展趋势,认为基于计算机视觉技术、人工神经网络技术和图象处理技术的无源型汽车牌照智能识别系统具有广泛的应用前景。     

汽车牌照号码自动识别系统

本文着重讨论了车牌图象输入后的一些工作。主要涉及到如下的问题。即:车牌图象的剪取及预处理;字符的分割及其特征的抽取和识别;后编辑及报警处理。本文中论述的方法在实验室内都已实现,对车牌剪取的准确率可达98％以上。对字符识别的正确率可达95%以上。     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...     

汽车牌照自动定位方法

汽车牌照定位是一个较难解决的图像分割问题.采用灰度图像分割、数学形态学、颜色搜索相结合的方法,进行汽车牌照定位,充分利用了颜色信息和牌照特点.实验表明,检测出的牌照区域准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位,且通用性较好.     

一种新的车牌识别预处理算法

提出了一种八方向Sobel处子模板提取图像边缘的方法，并根据边缘图像中车牌区域纹理特征来切分出车牌区域，然后利用类别方差自动门限法来确定字符色和底色的阈值，以进行字符二值化，经测试，此方法定位准确，二值化效果较好，为后字符分割和识别做了较好的预处理工作。     

车牌图像自动识别系统预处理算法研究

车牌预处理是汽车牌照自动识别系统中的一个重要的环节,预处理的好坏直接影响到后面的识别结果.在开发一套实用的自动车牌识别项目的过程中,分析研究了车牌预处理的各个环节,对其中关键算法———倾斜校正算法、二值化算法、字符分割算法做了详细的研究.在大量试验的基础上,提出了一种基于区域滤波的预处理算法和一种改进的车牌倾斜校正算法,并用于工程实际中,取得了良好的效果.     

一种基于二值图像灰度变化特征的车牌定位方法

本系统提出了一套简洁高效的车牌定位的方法。首先对图像进行预处理,提高图像的质量,强化图像区域;接着采用一种基于二值图像灰度变化特征进行定位的方法,根据灰度的跳变搜索车牌区域,再利用车牌几何形状的特点对候选区进行筛选,得到车牌位置。实验证明,该算法简单、高效、实用,定位速度快,对采集的图像数据库的实验效果较好,基本很少出现定位错误或切割掉有效边缘信息的情况。     

基于空间分布的最大类间方差牌照图像二值化算法

车辆牌照识别VLPR(Vehicle License Plate Recognition)是智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)的重要部分,有着巨大的社会和经济效益。车辆牌照图像二值化方法的研究是VLPR中的关键技术,通常都采用经典的Bernsen算法和Otsu算法．但由于光照不均、摄像机畸变、曝光不足、动态范围太窄和车辆牌照被污染等原因,车辆牌照图像的质量往往不佳,常存在严重伪影和字符边缘模糊,极大地影响了牌照图像二值化效果,Bernsen算法和Otsu算法也不能很好地克服上述问题。为此,提出了一种新的牌照图像二值化算法CASDA(Cluster Algorithm Based on Spatial Distribution Analysis),把牌照图像空间分布特性与最大类间方差的统计特性有机结合,大大加快了最大类间方差模式分类速度．与Bernsen、Otsu、LEVBB等算法比较,CASDA具有速度快,能消除不均匀光照引起的伪影,极少出现笔划断裂等优点,二值化效果好．     

汽车牌照自动识别系统中字符分割算法研究

在汽车牌照自动识别系统中，字符分割的准确性是能否正确识别的前提条件，由于受自然环境和人为因素的影响，造成图像质量下降，给字符分割带来了很大的干扰，本文采用了面积投影法，轮廓投影法和固定间距法综合来分割字符，现场实践证明。字符分割准确率达到98．7％。     

基于空间分布的最大类间方差牌照图像二值化算法

车辆牌照识别VLPR(Vehicle license plate recognition)是智能交通系统ITS(Intelligent Trans-portation System)的重要部分,有着巨大的社会和经济效益,车辆牌照图像二值化方法的研究是VLPR中的关键技术,通常都采用经典的Bernsen算法和Otsu算法,但由于光照不均、摄像机畸变、曝光不足、动态范围太窄和车辆牌照被污染等原因,车辆牌照图像的质量往往不佳,存在严重伪影和字符边缘模糊,极大地影响了牌照图像二值化效果,Bernsen算法和Otsu算法也不能很好地克服上述问题。为此,提出了一种新的牌照图像二值化算法CASDA(Cluster Algorithm based on Spatial Distribution Analysis),能消除不均匀光照引起的伪影,极少出现笔划断裂等优点,二值化效果好。     

一种车牌识别系统的设计

基于像素精确定位方法来实现车牌定位,然后对车牌进行灰度化、二值化处理,避免了对整个汽车图像先图像处理后车牌定位的繁琐过程,将改进的模板匹配算法应用于字符识别中,最后,利用MATLAB的图形用户开发环境设计出了本系统的测试平台,经过大量车牌样本验证,该车牌识别系统准确率较高.     

车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究

为了提高车牌定位的实时性和有效性,利用车牌的几何特征和纹理特征,提出了基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法.由于车牌图像摄取的特殊性,使得拍到的车牌图像有不同程度的倾斜变形,而倾斜的车牌很难被分割和识别,必须对车牌定位之后的车牌图像进行倾斜矫正,该文给出了基于Radon变换的倾斜矫正算法.实验结果表明该车牌定位算法和倾斜矫正算法都是快速有效的.     

车牌自动识别系统的研究与实现

为了缓解日益严重的交通压力、提高城市交通管理的工作效率和增强人们的安全防范意识,采用基于纹理和颜色信息的综合车牌定位方法对车牌区域精确定位。通过分析水平投影的统计特征和竖直投影的特征进行车牌字符分割,利用自适应性和学习能力强的BP神经网路进行字符识别,研究和实现了车牌自动识别系统。测试结果显示,车牌识别时间小于200 ms,识别率可达90%以上。说明本系统是可行和实用的。     

汽车牌照字符识别系统设计

随着交通事业的迅速发展,人工管理方式已不能满足实际的需求,针对这一问题,提出了汽车牌照字符识别系统设计,采用了数字图像处理技术、车牌定位技术、车牌字符分割技术、BP神经网络识别技术来解决车牌字符的识别问题,研究了图像预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别5部分内容,并给出了BP神经网络实现车牌字符的识别,实验表明,此方法能实现良好的定位精确度和较高的识别率.     

基于灰度跳变的车牌自动识别技术

探讨了汽车牌照识别系统的关键技术并介绍了一种实现该系统的简单方法:利用车牌字符与背景的灰度跳变实现车牌的快速提取,利用投影法进行字符分割,利用字符的层次轮廓特征分类别地识别车牌字符.     

一种快速车牌识别系统

本文提出了一种基于模板匹配的快速车牌识别方法。该方法运用了数学形态学知识进行车牌的定位,然后采用基于模板匹配的相关函数做相似度测试,完成字符识别。经大量实验证明该方法能有效地完成不同解析度和不同模糊程度的车牌识别工作,而且识别精度高、速度快,能满足实际系统的要求。     

基于改进的水平集局部二值拟合模型车牌分割算法

本文提出了改进的LBF模型的轮廓演化能量函数,它结合了CV模型的能量项加快了演化速度,并在结合LBF模型中的局部均值信息的同时,引入图像的局部方差和全局方差信息.实验结果证明该方法能够提供准确的光滑的闭合的边界,精度可以达到亚像素级,系统的识别准确率高.     

车辆牌照识别技术的研究发展

车辆牌照识别系统即基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统,是智能交通系统的重要组成部分。通过对车辆牌照识别系统及识别技术的分析,总结出进一步研究车辆牌照识别技术的必要性,并提出将模板匹配与支持向量机相结合进行字符识别的算法思想。     

基于SVM的车牌字符识别算法研究

SVM可在训练样本很少的情况下获得很好的分类推广能力。首先分析了用多类SVM算法对车牌中的字符进行识别时存在不可区分的区域问题和采用模糊SVM算法解决该问题的办法,然后讨论了字符特征的提取方法,并根据我国车牌字符的特点分别设计了汉字、字母、数字、字母／数字4个基于模糊多类SVM的字符分类器。最后在MATLAB环境下,采用径向基核函数对算法进行学习训练。实验测试结果表明,该方法可以很好的提高字符识别的速率和效率。