汽车牌照汉字识别方法综述

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节，汉字字符识别是其中的难点。在对车牌汉字识别方法分类的基础上，介绍各种传统的和最新的汉字识别方法，分析各种方法的特点，并对它们的性能进行评述。     

基于分级存储融合的电视剧发行许可样片库系统设计

建设电视剧发行许可样片库系统,有利于电视剧备案样片的进一步精细化管理。面对大量的样片光盘的导入需求和数据存储既要长时间保存又须具备调阅时效性的要求,从业务流程、系统框架设计了具备导入、收录、存储、统计、调阅等功能样片库系统。为优化系统的能耗效率和存储成本,设计了基于样片文件访问热度的分级存储融合,既保证了数据存储的长期性又提高了样片调阅的时效性。     

Real‐Time License Plate Detection in High‐Resolution Videos Using Fastest Available Cascade Classifier and Core Patterns

We present a novel method for real‐time automatic license plate detection in high‐resolution videos. Although there have been extensive studies of license plate detection since the 1970s, the suggested approaches resulting from such studies have difficulties in processing high‐resolution imagery in real‐time. Herein, we propose a novel cascade structure, the fastest classifier available, by rejecting false positives most efficiently. Furthermore, we train the classifier using the core patterns of various types of license plates, improving both the computation load and the accuracy of license plate detection. To show its superiority, our approach is compared with other state‐of‐the‐art approaches. In addition, we collected 20,000 images including license plates from real traffic scenes for comprehensive experiments. The results show that our proposed approach significantly reduces the computational load in comparison to the other state‐of‐the‐art approaches, with comparable performance accuracy.     

基于网络编码的分级视频权限控制方法

提出一种基于随机线性网络编码的可分级视频流的权限控制算法,该算法充分考虑了网络编码技术和可分级技术的有机结合,从数据包加密和分配2个方面详细阐述了其实现机制,给出了基于全局编码向量的加密和分层的视频证书认证算法。提出的方法具有运算复杂度低和易于实现的优点。仿真结果证明提出的方法可以有效且简便地控制视频的使用权限。     

基于TMS320DM642的汽车牌照识别系统设计

介绍了用TI公司的TMS320DM642高速定点DSP实现汽车牌照自动识别的系统设计，提出了一些实用算法并给出了基于DSP的程序优化方法。     

智能交通系统中的车牌识别技术研究

智能交通系统简称ITS,是传统交通运输管理系统与现代信息网络技术相结合的产物,车牌识别是系统中重要的一环。本文详细介绍了各种常用的车牌识别技术,以及车牌识别过程中出现的新问题。     

车牌字符识别技术的研究与实现

设计了一种机动车牌照的自动识别解决方案.对车牌图像的预处理中,提出了一种新的基于非线性均值边缘检测算法,通过大量实验,该检测算法处理后的图像能更好实现车牌的定位与字符分割.在识别系统中,为了更准确地识别字符,使用两种特征提取法提取字符特征,设计了两级分类器对字符进行逐个识别.实验结果表明,这种识别方法具有良好的识别效果,具有较大的实用价值.     

基于笔画分析和形态学的汽车牌照定位算法

分析了目前存在的车牌自动定位方法及其相应的问题,提出了一种多分辨率下结合数学形态学和字符笔画分析的车牌定位算法.通过大量的实验证明该方法准确率高,速度快,召回率较高.     

复杂背景下的车牌自动分割方法

车牌分割是汽车牌照自动识别的基础。本文针对含有车牌的灰度图像，利用车牌字符具有明显垂直纹理的特征．提出了一种适合字符纹理特征的边缘检测方法，获取垂直边缘图。根据车牌固有的特征，运用改进的投影算法确定车牌区域。文中详细给出了车牌分割步骤。实验结果表明，在复杂的背景下，该方法能够快速有效地实现车牌自动分割。     

基于图像模糊度与主成分分析的车牌汉字识别

针对车牌汉字字符结构复杂且图像品质差异大而导致识别率不高的情况,提出了一种基于图像模糊度的主成分分析(PCA)子空间车牌汉字字符识别方法。首先通过三角模和非模糊基数计算字符图像的模糊度,然后根据模糊度将训练样本分成不同的子集并生成相应的PCA子空间族,最后以待识别字符的模糊度为依据选择相应的子空间族进行识别。实验数据表明,本文方法使得子类的类内距离变小类间距离增大,从而可以获得较高的识别率。与其他算法的对比实验进一步表明,本文算法能更好地同时满足精度和实时性的要求,具有良好的综合性能。