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车牌识别系统设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
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方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。 相似文献
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基于数字图像处理,开发了一套车牌识别系统。在对车牌图像预处理后,采用投影法对车牌图像定位,在采用Canny边缘检测方法对图像二值化的基础上,采用模板匹配法对车牌图像中的字符进行识别。结果表明,该系统合理可行。 相似文献
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利用预先设计好的标准车牌汉字模板与待识别字符进行逻辑‘与’运算,通过判别函数得出识别结果。文中提出两个判别函数,求取模板、待识别字符与匹配结果三者标准差最小值,求取匹配结果矩阵元素和最大值,并对它们的识别结果进行对比和分析,最后将两个函数联合使用。结果表明,在一些字符的识别上文中方法较以往的识别方法有所提高 相似文献
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针对实时视频的车牌识别系统应用,利用车牌的边缘特征和形态学操作对车牌进行粗定位,通过支持向量机(SVM)结合方向梯度直方图特征(HOG)方法对粗定位车牌进行鉴别真伪.在对字符进行分割后,取连续多帧车牌,对字符特征利用L1-BRD(L1-norm Bin Ratio-Based Histogram Distance)自适应计算融合权重,使L1-BRD能够从图像间特征相似度评估扩展到实时视频中.把L1-BRD用于车牌字符识别,可以降低单帧图像中噪声及字符分割误差产生的影响,有助于后期基于多帧加权直方图特征进行字符识别,提高车牌字符识别的准确性和稳定性,并保证了实时性. 相似文献
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复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法 总被引:29,自引:0,他引:29
车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。 相似文献
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车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。 相似文献
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车牌自动识别是智能交通系统的关键技术之一,主要包括车牌检测和字符识别两部分。为提高车牌检测速度和精度,本文提出了一种基于学习、由粗到精的车牌检测方法。首先采用颜色点对和垂直边缘相结合的方法,快速检测出车牌感兴趣区域;然后采用一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的机器学习方法实现车牌的精确定位。在车牌识别阶段,首先采用基于连通域分析与字符固有特征相结合的方法进行字符分割,然后根据字符结构提取3种稳定且有效的特征,采用支持向量机对分割的字符进行识别。采用上述方法对412幅不同角度、不同光照条件、不同时间段下拍摄的图像进行检测与识别,实验结果表明本文提出的算法精度高、鲁棒性好、识别速度符合实时性的要求。 相似文献
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提出一种基于SVM(支持向量机)和ANN(人工神经网络)的车牌定位与识别算法,并使用OpenCV库有效实现。首先将灰度空间和HVS色度空间进行结合,在Sobel边缘提取基础上,进行自适应阈值下的二值化处理,通过对轮廓外接矩形的面积和长宽比初步定位车牌位置,然后利用SVM线下学习的方法更加精确的定位车牌位置。并采用寻找连通域有效外部轮廓的方法进行字符分割,最后对汉字位置、英文位置、数字位置和英文数字混合位置分别使用ANN方法进行字符识别。实验证明,该方法定位准确率和字符识别率高,可以有效应用于多种场合。 相似文献
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基于SVM的车牌字符分割和识别方法 总被引:7,自引:1,他引:6
文章研究了车牌识别系统中的字符分割和识别技术.提出一种投影法粗分割结合先验知识后处理的字符分割方法,该方法简单、容易实现,取得了很好的分割效果.对于字符识别,本文采用SVM(Support Vector Ma-chine)方法,并根据车牌字符特征将子分类器分为四组,提高了识别率、缩短了训练时间,实验表明,用该方法识别车牌字符具有较高的识别率和识别速度,并避免了神经网络局部极值等问题. 相似文献
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A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge‐based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three‐layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined. 相似文献
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车牌识别是智能交通系统的重要组成部分,其关键是车牌字符识别技术。单一的神经网络难以识别模糊的车牌字符,文中提出了一种混合神经网络实现车牌字符识别技术。该混合神经网络结合联想记忆与BP神经网络,对输入的字符进行两次判别,经过训练、特征提取得到检测结果。通过在不同的噪声和不同的角度实验表明,采用混合神经网络具有更高的识别精度。 相似文献