基于神经网络的车牌识别系统设计

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术,本文对基于神经网络的株洲市车牌识别系统进行了分析,采用先进的BP神经网络技术和计算机数字图像处理技术,实现了一种高效和高准确率的车牌自动识别系统,大大提高了车辆管理的智能性。     

一种改进的快速车牌定位算法

文章提出了一种基于纹理特征和颜色特征的车牌定位算法.算法首先利用车牌的纹理特征对车牌进行了初步定位,其中主要有图像预处理、边缘检测、数学形态学处理等步骤.最后利用车牌区域的颜色特征对车牌区域进行精确定位,主要包括空间转换、边界确定等步骤.对80张相片进行测试的结果表明,该方法准确率高、速度快.     

基于先验知识和形态学膨胀的车牌定位算法

提出了一种基于先验知识和形态学膨胀的车牌定位算法,该算法首先提取图像的垂直边缘,然后利用形态学膨胀算法得到车牌候选区域,最后根据先验知识定位车牌区域,测试表明该算法在交通卡口场景中可有效定位车牌,定位准确率达97%。     

基于边缘检测和数学形态学的车牌定位

针对车牌边框和铆钉对车牌定位准确率的影响,提出了一种水平垂直结构元素的方法.该方法利用边缘检测和数学形态学中的开运算、图像膨胀、腐蚀以及区域填充等对车牌图像进行了处理,有效地消弱了车牌边框和铆钉的不利影响.试验结果表明:该方法是有效的、可行的,便于下一步的字符分割.     

车牌识别技术在城市高架断面监控系统中的设计与应用

车辆号牌自动识别(License Plate Recognition)技术是交通管理自动化和智能化建设过程中的核心技术.车辆号牌识别系统能通过视频检测、图像采集、号牌识别、号牌验证等处理流程,对实时抓拍车辆图像进行分析处理,自动获取包含车辆号牌(包括汉字、字符和数字)、车牌图像色彩、结构和纹理等特征信息,应用于高架道路交通违法取证时,为相关中心数据库可视化信息联网管理系统的联动提供技术支持.     

实时车牌识别边缘系统设计及FPGA实现

为解决边缘设备端车牌识别系统适应性差和识别率低的问题,提出一种基于深度学习处理单元(DPU)的车牌识别系统设计方法.该方法首先将车牌识别网络进行改造使其可在DPU上运行,并通过压缩与激励(SE)模块组合优化神经网络识别率.将DPU部署在现场可编程门阵列(FPGA)上,调用神经网络对视频图像进行车牌识别,设计出可兼顾新能源车牌的车牌识别系统.实验结果表明,以大规模数据集作为图像输入,车牌识别系统的平均识别准确率可达94.1%,运行速率可达4 ms.     

基于数学形态学和颜色的车牌定位

针对图像中车牌区域含有的丰富边缘,首先进行边缘检测,接着运用形态学方法进行图像平滑,然后通过二值面积形态学方法确定候选区域,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域.仿真实验结果表明,该算法定位精度高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.     

基于边缘检测及灰度跳变的车牌定位算法研究

为了能在复杂背景及不同光照条件下准确地定位出车牌,提出了一种基于边缘检测和灰度跳变的车牌定位算法．该算法首先对获取的图像进行灰度化、图像二值化等预处理操作,提高图像质量,突出车牌信息,接着对车牌图像进行边缘检测,在此基础上采用水平方向和垂直方向上的灰度跳变统计来确定车牌区域的上下边界和左右边界,从而实现车牌定位。实验结果表明,该方法可以比较准确、快速地实现车牌区域的定位．     

基于优化模糊增强的顺序形态学细胞图像边缘检测算法

为实现对医学细胞图像的边缘检测,提出了一种基于优化模糊增强的顺序形态学边缘检测算法.首先利用优化模糊增强算法增强细胞图像边缘,优化算法采用二维直方图斜分法初步定位边缘区域并结合自适应隶属度阈值进行模糊增强.然后使用尺度为5或4个不同方向的结构元素,百分位(p,q)为(0,1/2)和(1/4,3/4)两种百分位对增强后的细胞图进行复合顺序形态学边缘检测,得到多张边缘子图,最后融合多幅子图,细化后得到最终的细胞边缘.对多幅细胞图像进行边缘检测试验,结果表明该算法在增强边缘的同时可消除部分边缘模糊和粘连,检测到的边缘连续、清晰、完整,效果明显优于canny算子、水平集c-v算法和一般形态学检测算法.     

基于图像处理的车牌识别研究

该文对基于图像处理的车牌识别算法进行了研究。首先,采用灰度化和阈值法进行图像预处理,消除一部分背景信息;其次,采用Canny边缘检测算法提取车牌边缘,采用开运算和闭运算等形态学操作来改善边缘提取的效果,使车牌区域尽量互相连通,进一步消除干扰,准确定位车牌;第三,采用垂直投影法对车牌进行字符分割;最后,采用模板匹配的算法对车牌字符进行识别。Matlab仿真分析表明,该文设计的车牌识别算法可有效地实现车牌识别。     

基于区域标注的车牌提取算法研究

提出了一种基于区域标注的方法来实现静态图像中的车牌提取。车牌提取的主要步骤由以下几步构成:原始图像灰度化、数学形态学处理(前景图像处理)、图像二值化(阈值法)、图像滤波处理、特征区域标注,车牌特征提取、采用matlab进行实验仿真。在实验中,通过对各种场景下采集到1 000幅图像做测试,车牌定位率为98%。实验结果表明基于区域标注的车牌提取算法运算快,对背景较为复杂的图像中车牌的提取有良好的效果。     

径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用

提出一种基于径向基网络的汽车车牌字符识别算法.在预处理阶段,采用灰度化、自适应阈值分割去除图像噪声并增强图像对比度;在字符分割阶段,采用极限元素位置确定法实现独立字符分割;在字符识别阶段,利用自行构建的字符子块图像库对径向基神经网络进行训练.选取基于反向传播(BP)神经网络的字符识别算法和基于支持向量机(SVM)的字符识别算法与文中方法进行比较.实验结果表明:文中方法在识别准确率上具有明显优势,更适用于汽车车牌的字符识别.     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

车牌定位技术研究

车牌识别是智能交通系统的重点研究方向之一,车牌定位是车牌识别的重要技术环节。笔者研究了基于canny算子的边缘检测和数学形态学运算的车牌定位算法,并对算法进行分析验证。结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别。     

像素连接车牌定位技术的研究

车牌定位作为车牌识别的先导部分,其准确性决定了车牌识别系统的可靠性.现有车牌定位技术对融合后的图像进行形态学操作时,存在结构元素大小不易控制,并且若车身有着与车牌同样的颜色,形态学膨胀容易造成两者相连接的问题.针对该问题,提出了像素连接的车牌定位方法,达到较好的车牌识别边缘检测效果.     

基于金字塔变换和形态学的车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一。为了快速准确地定位车牌,文章提出一种改进的金字塔变换和数学形态学的车牌定位算法。首先通过金字塔变换进行预处理,增强图像的细节信息,减弱环境和光照等条件变化对车牌定位的影响;然后利用图像二值化和数学形态学技术形成包含车牌的若干候选区,在此基础上设计了一种"先周边后中心"的车牌提取算法;最终准确定位出车牌位置,提取出车牌图像。通过对不同地点、不同自然条件下采集的图像进行测试,得出定位准确率为99.2%、平均定位时间为0.309s,证明了该车牌定位算法准确可行,具有良好的性能。     

基于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,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法。首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域。实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位。     

基于形态学梯度差的车牌定位算法

在分析和研究目前较有代表性的车牌定位的算法基础上,提出一种基于形态学梯度差的定位算法,利用最大梯度差检测可能文字图像行,经合并后形成文字图像区域,以达到定位、分割的目的.     

基于字符笔画斜率特征的车牌识别算法研究

车牌字符识别是车牌智能识别系统中的关键技术之一,为了提高车牌字符识别准确率和实时性,提出了一种基于车牌字符笔画斜率特征的字符识别算法,新算法在对准确分割后的车牌字符图像进行归一化、二值化和细化等预处理后,提取车牌字符笔画像素点的斜率值,再将斜率值构造成识别向量,进而通过计算特征向量的夹角值实现待识别字符与标准模板字符的相似度判断;实验结果表明,新的算法与已有的传统字符识别算法相比,既提高了识别准确率,又降低了识别耗时,结果满足实际工程应用需要.