基于高速公路交通图像的安全带自动识别算法

提出一种高速公路上机动车司机和前排乘客系安全带情况的自动识别算法。算法输入源于高速公路交通信息共享与诱导系统中的机动车行驶照片。本文算法利用车牌定位技术、人脸检测技术、安全带识别技术从图像中发现特定的机动车,并对其中司机和前排乘客系安全带事件进行识别,从而判断该图像中的车辆是否有交通违规情况。实验结果表明,本识别算法可行、有效。      

基于数学形态学的实用车牌定位算法及实现

由于车牌图像分割困难、车牌位置定位不准确等问题,为了快速准确地得到车牌的准确位置,数学形态学具有速度快、方法简单等特点,使用数学形态学进行车牌的识别.通过预处理,采用最佳阈值分割的迭代算法进行车牌图像的二值化处理,然后主要利用数学形态学腐蚀运算进行车牌边缘检测,精确度高.结合车牌先验知识,利用连通区域法对车牌字符进行切分定位,通过大量实验,结果表明该算法具有一定的实用性.形态学边缘检测相对于边缘检测算子具有算法简单、速度快、定位准确和抗干扰能力强的优点.通过对不同车牌图像进行试验,算法具有较好的识别结果.     

一种梯度特征与区域合并的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的重要组成部分。针对车牌目标所在区域梯度变换频繁的特点,利用高通滤波保留梯度变换频繁区域,形态学处理后,将相邻区域进行合并以确定车牌的候选区域。再结合车牌的几何特征与区域目标背景比,找到车牌位置,利用投影方法去除车牌边框,实现车牌的精确定位。实验结果表明,该方法削弱了传统车牌定位算法对车辆大小、图像环境、拍摄角度等的要求,进一步提高了算法的鲁棒性和实用性。     

一种复杂背景下的车牌快速定位算法

针对复杂环境下的车牌定位问题,提出一种基于提升小波与形态学相结合的快速定位方法。该方法首先对车辆图像进行预处理,包括图像灰度化,利用新的提升小波算法进行边缘检测以及二值化,然后对图像进行腐蚀、膨胀等一系列形态学处理,得到一些规则的连通区域,其次删除小连通区域,合并邻近区域,得到车牌的候选区域,最后采用可信度评价来度量候选区和车牌区的相似度确定车牌位置,最终实现车牌的快速定位。计算机仿真结果表明,对于背景复杂的车辆图像,该方法运行速度快,车牌定位准确率高。     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤,车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率,文中提出了一种新的车牌定位算法,该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测,得到整个原车牌图像的边缘图像,然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法,检测出车牌区域。实验结果表明:算法定位速度较快、准确度较高,具有良好的应用前景。     

基于扩展数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。边缘检测是常用的车牌定位方法,边缘检测的质量决定了车牌图像的最终定位结果。一般人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘检测带来了困难。根据数学形态学原理与方法,提出一种扩展数学形态学车牌图像边缘检测算子,并结合水平和垂直投影进行车牌定位。实验结果表明,该算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。     

基于模糊边缘检测算法的车牌定位

车牌定位是自动车牌识别系统的一个关键步骤，车牌定位结果直接影响对车牌的最终识别效果。因此为了保证实际应用中车牌的识别准确率，文中提出了一种新的车牌定位算法，该算法利用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行车牌图像的边缘检测，得到整个原车牌图像的边缘图像，然后基于边缘图像的丰富的边缘信息设计一个高效、准确的车牌区域定位算法，检测出车牌区域。实验结果表明：算法定位速度较快、准确度较高，具有良好的应用前景。     

基于DCT域的公路车牌定位算法

车牌定位是将车牌区域从车辆图像中分割出来,是车牌识别的基础.本算法首先通过对图像进行离散余弦变换(DCT),得到DCT系数,之后计算提取出一种基于加权频率的新特征,采用自适应阈值法,实现车牌区、非车牌区的快速分割,再经平滑滤波之后,利用投影法实现车牌区域的定位.实验结果表明该算法准确率较高,有利于实现复杂背景中车牌区的快速定位.     

基于多识别区域融合的机动车驾驶员检测框架*

受光照条件、图像噪声和复杂背景等因素的影响,在机动车驾驶员检测过程中难以获取不同卡口图像下的驾驶员特征.为了解决上述问题,文中提出基于多识别区域融合的精准驾驶员位置检测框架,用于提高驾驶员识别率.首先基于图像梯度特征算法获得车牌定位,然后使用自适应方法得到车窗区域,最后采用多识别区域融合策略得到准确的驾驶员区域.在10个图像测试库上的测试表明,文中方法可以获得较高的识别率.     

基于小波变换的车辆牌照定位研究

车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法.     

基于改进YOLOv5s的车载人员安全带行为检测

车载人员佩戴安全带行为的检测对于人的生命安全保障具有重要作用。针对目前车内复杂环境下车载人员佩戴安全带检测精度不高的问题,提出一种基于改进的YOLOv5s(You Only Look Once v5s)车载人员佩戴安全带的检测方法。该检测方法将YOLOv5s作为基础网络,在此基础上进行改进。为改善深度模型对特征信息的提取能力,采用RFB(Receptive Field Block)模块增大网络的感受野,并利用RFB模块多分支结构获得混合的感受野;加入ECA(Efficient Channel Attention)注意力通道模块,使得整个网络更加专注特征信息的提取;将原YOLOv5s的损失函数替换为EIOU,进一步提高网络对安全带的检测精度。经过实验结果表面,改进后网络与原YOLOv5s网络相比,其平均精度均值(mAP,mean Average Precision)提高了2.2%,查准率(Precision)提升了5.1%。改进后的网络具有良好的提升效果,表明了该方法的有效性。