车牌识别系统研究与实现

车牌识别（LPR）系统是智能交通系统中的重要组成部分，该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位，接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理，然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

基于水平梯度和形态学分析的车牌实时定位方法

车牌图像定位是车牌照识别系统的关键，该文提出了一种在高速公路复杂背景下的车牌定位与车牌字符分割方法。该方法利用水平相关特征、车牌区域的梯度形态特征和车牌配色特征进行车牌定位，并利用车牌的结构特征采用多尺度模板匹配方法切分车牌字符。实验表明该方法在复杂背景下具有较好的定位切分效果和较强的鲁棒性。     

一种车牌自动识别系统设计方法*

通过对连续视频流分析的方法判断并捕获车牌图像帧;基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理;最后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明本系统设计方法是可行的。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

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仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

基于深度学习的含堆叠字符的车牌识别算法

车牌识别是构建智慧城市交通系统的重要技术,当前车牌识别系统对于单行车牌已经达到了较好的识别和应用效果,但无法满足对包含堆叠字符的车牌的识别需求。针对该问题,提出了一种基于深度学习且不依赖于字符分割的方法以识别含堆叠字符的车牌。首先对倾斜、扭曲的车牌进行投影矫正;然后使用MobileNet-SSD算法检测定位车牌中的单排字符和堆叠字符;之后将堆叠字符送入基于CTC损失的堆叠字符识别网络,进行非字符分割的端到端识别。实验结果表明,该算法不仅对含堆叠字符的车牌具有较高的识别精度,同时对倾斜、扭曲等复杂环境下的车牌具有鲁棒性,极大提高了车牌识别系统的通用性。     

基于小波变换和数学形态法的车牌定位方法研究

随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用。在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法。首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位。实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果。     

基于MATLAB的车牌识别系统的设计与研究

汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分,主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五个核心部分,并提出了一套基于MATLAB的汽车牌照自动识别系统的方法。该方法具有很高的识别能力,能有效解决在有噪声和光照条件恶劣情况下车牌的定位、字符倾斜、字符分割提取等复杂问题,最后运用上述方法对汽车图像进行处理,表明MATLAB在车牌识别系统中的运用非常有效。     

基于小波变换和数学形态法的车牌定位方法研究

随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分.车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用.在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法.首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位.实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果.     

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法，提取车牌灰度图像边缘，实验结果显示该算法检测边缘的速度快，车牌区域轮廓清晰，采用投影法确定车牌区域，用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正，通过字符分割算法对车牌字符进行切割，有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验，结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割，具有较好的鲁棒性。     

多信息融合的快速车牌定位

目的车牌定位是车牌识别的关键步骤之一,为提高车牌定位的准确率和定位速度,降低误检率,提出一种基于多信息融合的快速车牌定位方法。方法首先,通过边缘密度信息快速排除大量背景区域,有效提高定位速度;其次,根据车牌字符的分布信息精确定位车牌;最后使用基于模板匹配的车牌字符分割方法进行车牌字符分割,通过验证所分割出的字符是否是数字或字母来验证所定位区域是否车牌,去除误检车牌区域。结果在9 980幅图像上进行测试,定位准确率为97.9%,平均定位时间为16.3ms。实验结果表明,本文方法可以在各种条件下快速而准确地定位车牌。结论融合多种特征的车牌定位方法,通过提取车牌对应的环境信息,排除了大量的背景区域,加快了车牌定位的速度;根据车牌的结构信息定位车牌,并通过车牌的部件信息,实现合法性验证,提高车牌定位的准确率。通过多种信息的融合,有效改善了车牌定位的效果。     

LPR系统车牌定位提取方法的研究

车牌定位在车牌自动识别中起着非常重要的作用,定位准确度直接影响车牌识别的正确率。文中使用了数学形态学和几何拓扑学相结合的方法对车牌区域进行定位提取。该方法首先采用Top-Hat变换以及开、闭运算对抓拍的车辆图像进行预处理;然后采用连通体态分析法（CCA）对图像进行粗定位;最后对计算得到的车牌候选区的欧拉数进行判别,最终提取真正的车牌区域。实验证明该方法能够很好的对牌照区域顶角进行快速搜索定位,将牌照从复杂背景图像中分割出来。     

浅谈车牌定位前的车辆图像预处理

随着我国国民经济的高速发展,国内高速公路、城市道路、停车场的建设越来越多,车牌识别系统(LPR)作为智能交通系统(ITS)的一部分起着举足轻重的作用,它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。一般来说,整个车牌识别系统分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大部分。该文在现有研究算法的理论基础上,详细阐明了车牌定位前的预处理工作,即车辆图像灰度化、二值化、边缘检测以及中值滤波等。     

A configurable method for multi-style license plate recognition

Despite the success of license plate recognition (LPR) methods in the past decades, few of them can process multi-style license plates (LPs), especially LPs from different nations, effectively. In this paper, we propose a new method for multi-style LP recognition by representing the styles with quantitative parameters, i.e., plate rotation angle, plate line number, character type and format. In the recognition procedure these four parameters are managed by relevant algorithms, i.e., plate rotation, plate line segmentation, character recognition and format matching algorithm, respectively. To recognize special style LPs, users can configure the method by defining corresponding parameter values, which will be processed by the relevant algorithms. In addition, the probabilities of the occurrence of every LP style are calculated based on the previous LPR results, which will result in a faster and more precise recognition. Various LP images were used to test the proposed method and the results proved its effectiveness.     

基于可变形卷积和自适应二维位置编码的鲁棒车牌识别方法

车牌识别是智能交通系统中的关键步骤,为提高在非可控和复杂场景下车牌的识别精度,提出了一种鲁棒车牌识别方法,该方法主要包括车牌检测和车牌字符识别2个核心部分。首先,采用YOLOv5网络实现车牌的检测;其次,基于递归卷积神经网络框架,提出了一种基于可变形卷积和自适应二维位置编码(A2DPE)的车牌字符识别方法。该方法针对车牌大小、倾斜角度和光照条件等动态变化的特点,采用了可变形卷积来更好地提取车牌字符的特征,并引入了A2DPE模块,根据输入自适应地获取车牌字符位置编码信息。最后,利用双向长短期记忆网络进行车牌字符的识别,无须分割车牌字符,可以实现不同长度车牌字符的准确识别。在自建数据集LPdata与公开数据集CLPD上的实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够以较低的模型复杂度达到较高的准确率。     

基于图像处理的车牌识别研究

针对智能交通管理系统中的车牌识别问题,提出应用图像处理技术对汽车的牌照进行识别。车牌定位（LPL,License Plate Location）、车牌分割（LPS,License Plate Segmentation）、车牌识别（LPR,License Plate Recognition）是实现车牌识别系统的最主要的三个部分。先采用HSV模型和RGB模型识别与分割彩色图像,并初步定位车牌图像;再采用radon变换实现车牌的倾斜校正,用投影法对车牌进行定位和分割;最后通过语音读出识别到的车牌信息。通过MATLAB编程进行实验仿真,结果表明利用图像处理技术能够快速地识别出汽车牌照,是一种研究车牌识别的有效方法。     

利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法

随着科技的发展，车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确，甚至分割错误。针对这些问题，该文提出了一种先分段，再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法，同时提出目标增强的预处理方法。大量实验表明，该算法较好地解决了以上问题，适用于各种质量的车牌图像，分割的准确率较高。     

一种精确高效车牌定位算法

车牌自动识别是现代智能交通的重要组成部分,而车牌定位技术又是车牌识别系统的核心技术之一。本文提出一种精确高效的车牌字符定位算法,该算法采用差分来描述灰度变化进行初步定位,并对不同类型的车牌使用不同的二值化处理方法。实验表明,该算法快速有效。     

一种基于小波的快速车牌定位算法研究

车牌定位在车牌自动识别系统中占有非常重要的地位.在对小波的一些特性进行分析的基础上,提出了一种基于多分辨率分析的快速车牌定位算法.将分解出的高频图像经过后继处理即可定位出车牌,这种算法不仅提高了车牌定位的速度,而且大大提高了定位的准确率.