车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。     

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。     

一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

以车牌识别的实用性为目的,设计一种鲁棒的车牌识别系统。首先提出了Sobel-Color算法,以Sobel边缘和颜色两种特征进行车牌定位,并结合MSER算法,设计了一种可靠的车牌定位方法来获取候选车牌区域,然后采用SVM算法对候选车牌区域进行车牌判断;最后根据车牌特征设计了一种车牌字符分割算法,能正确分割车牌的各个字符,并有效地去除车牌边缘部分的虚假字符,又根据分割出的车牌字符特征对LeNet-5深度网络模型进行改进,然后采用改进的LeNet-5网络对车牌字符进行识别。对设计的车牌识别系统进行了正常条件测试、恶劣条件测试以及效率测试等实验,实验结果表明设计的车牌定位和车牌判断方法具有较高的可靠性,车牌字符识别具有较高的准确率,因而设计的车牌识别系统具有较好的鲁棒性和实用性。     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。     

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。     

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。     

一种低图像质量车辆牌照的字符分割方法

提出一种应用于车牌识别系统中车牌字符分割的方法,能够对由光照不均匀,车牌表面污损等原因造成的低图像质量的车牌进行有效字符分割。首先通过连通区域分析和车牌校正对车牌进行预处理,然后利用车牌固有的先验知识与间隙分析方法,实现整个车牌字符的精确分割,克服污损、边框和倾斜等干扰因素。通过在两组数据集上进行的实验结果表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性。     

基于脉冲神经网络的车牌提取算法

在车牌识别系统中,主要包括车牌提取、字符分割和字符识别,其中车牌提取是非常关键的技术之一,是否精确提取车牌直接影响后阶段车牌图像处理的质量和处理速度、字符识别的精度和速度。本文提出基于脉冲神经网络的车牌提取算法。该算法主要分为两个部分:粗定位和精确定位。首先基于脉冲神经网络对车牌图像进行颜色特征提取,初步定位车牌区域;然后进行图像处理,此过程也是利用SNN进行边缘检测,能得到更好的车牌边缘图。此算法具有较高的定位率,能对各种底色车牌进行定位,有利于后面的字符分割和识别。     

基于字符综合特征的车牌字符分割算法

字符分割技术是车牌识别系统的关键技术之一。字符分割最主要的问题是字符粘连及车牌边框的影响。鉴于车牌字符具有布局规整,字符个数确定,字符大小一致、宽高存在规律等特征,文章提出一种将投影和字符间距相结合的基于字符综合特征的字符分割算法。实验证明该算法那对分割粘连字符具有较好效果。     

基于序贯相似性算法的快速车牌识别

提出了一种基于序贯相似性算法的快速车牌识别方法。采用改进的倾斜较正和字符分割方法对定位好的车牌进行处理,并采用基于序贯相似性检测的模板匹配算法进行车牌识别。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和实时性。     

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。     

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。     

基于灰度跳变的车牌定位算法及其实现

研究车牌识别定位算法问题。传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度的不高等问题。为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出了一种基于图像灰度跳变特性的车辆牌照定位算法。主要给出了粗定位和细定位两种定位算法,并用VC++设计实现定位算法。通过实验对实际交通中多幅车牌图像进行处理,对不同的车牌图像进行定位。实验结果表明,新算法能够对车牌图像进行高精度定位,并且具有较强的鲁棒性,为车牌字符的识别与分割奠定了一定的基础。     

一种新的货运列车车号分割算法

在对现有的货运列车车号分割算法及相关字符分割算法对比研究的基础上,文中提出并实现了一种新的货运列车车号分割算法。根据上下轮廓特征初步确定车号字符串图像的候选分割位置,然后根据字符尺寸比例和数字的弧特征,对断裂字符进行合并和对粘连字符进行再分割。该方法巧妙地避免了传统的投影分析分割法中处理粘连字符的难题,也避免了噪声对连通域的影响。与传统方法相比,具有较好的鲁棒性,达到了较高的精度和运行效率,为整个车号识别系统的精确性和稳定性提供了保障。     

基于水平垂直灰度开运算的车牌字符分割算法

采用Hough变换检测车牌的倾斜角度进行车牌的矫正。提出了一种基于水平垂直结构元素开运算的数学形态学方法,对字符分割前的车牌进行预处理。该方法能够在车牌定位不精确的情况下有效地去除车牌边框、铆钉及其他噪声,消除干扰突出字符。运用传统的投影法以及车牌的先验知识进行字符间的分割,有效地提高了字符分割的效果。实验结果证明,该方法有效可行。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

复杂背景下基于HSV 空间和模板匹配的车牌识别方法研究

车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段,在交通监视和控制中占有很重要 的地位。车牌识别过程可分为车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别四个部分。在车牌定 位中,若单纯采用纹理特征或颜色特征来进行定位,往往适用于背景较为简单的场景,对复杂 背景的定位效果尚有待改进。在字符分割中,目前单行车牌的分割已比较成熟,但双行车牌的 分割仍不理想。提出一种在HSV 空间下两次颜色标定和纹理特征相结合的定位方法和一种单双 行车牌的字符分割方法。该定位方法利用车牌固定颜色搭配特性,对图片两次标记并利用投影 法定位车牌,对200 张不同背景图片测试,定位准确率达到98%。在字符分割部分,利用改进 的模板匹配方法对字符分割,可适用于单、双行车牌分割,准确率达到95%。