基于灰度跳变的车牌自动识别技术

探讨了汽车牌照识别系统的关键技术并介绍了一种实现该系统的简单方法：利用车牌字符与背景的灰度跳变实现车牌的快速提取，利用投影法进行字符分割，利用字符的层次轮廓特征分类别地识别车牌字符。     

轻量级车牌识别卷积网络

为了提高车牌识别的准确性,提出一种轻量级车牌识别神经网络。车牌定位阶段,构造了深度为9的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),首先利用图像预处理与阈值分割融合的方式对车牌进行粗定位,然后对CNN网络进行模型训练,得到网络权重,最后将车牌候选区域输入到CNN模型来实现精准定位车牌。车牌识别阶段,构造了深度为11的CNN网络,首先对准确定位的车牌进行字符分割,并对分割后的字符进行归一化处理,然后将分割后的单个字符输入到CNN模型,实现对字符的识别,最后输出字符识别结果。通过实验验证,所搭建的两个CNN网络能够有效提升车牌的检测和识别准确率。     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC＋＋6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

汽车牌照字符识别系统设计

随着交通事业的迅速发展,人工管理方式已不能满足实际的需求,针对这一问题,提出了汽车牌照字符识别系统设计,采用了数字图像处理技术、车牌定位技术、车牌字符分割技术、BP神经网络识别技术来解决车牌字符的识别问题,研究了图像预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别5部分内容,并给出了BP神经网络实现车牌字符的识别,实验表明,此方法能实现良好的定位精确度和较高的识别率.     

基于LabVIEW IMAQ的移动车辆牌照识别

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从实时车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。通过对车牌识别中的图像采集与处理、车牌定位、字符分割和字符识别这4个核心技术的研究,在LabVIEW平台上,利用IMAQ强大的图像处理功能,对USB摄像机获得的实现车牌图像进行格式转换,灰度变换以及二值变换等预处理,将边缘提取与图像投影两种方法相结合精确定位车牌,最后根据特征匹配的方法识别出车牌字符信息。结果表明,基于IMAQ程序可以很好的对车牌图像进行处理,并在平均时间为3s左右情况下完成对车牌字符的识别。     

小区民用车辆车牌自动识别算法

采用中值滤波、边缘检测、二值化等方法对车牌图像进行了预处理,并将车牌区域每行的边缘点数量、边缘点数量与车牌区域长度的比值及各候选区域的长宽比等因素作为参考值分别对车牌进行了粗定位和精确定位,利用统计特征和结构特征相结合的方法对字符进行了分类与识别,设计了字符分类器。实验结果表明,所设计的车辆车牌自动识别系统较好地实现了不同环境条件下的车牌识别,识别率达92%。     

基于聚类分析的个性化美国车牌分割算法

针对美国车牌个性化严重,车牌上字符个数、字体、间距和背景等信息都不一致的情况,提出一种可处理复杂多变车牌的车牌分割算法.基于动态的字符分布信息计算车牌倾斜角度和垂直投影局部梯度,利用聚类方法去除非字符区域,并动态确定字符宽度,获得准确字符区域.基于局部梯度的循环分割得到准确的字符分割结果.为了验证该算法,基于1万多张美国车牌的数据集进行实验,结果表明：与已有算法相比,该算法对于具有字符个数不定、字符间距不一致、背景复杂等特征的个性化美国车牌的分割效果有较大提高,分割正确率提高了约5%.     

复杂背景下车牌的定位和字符分割技术研究

提出了一种基于数学形态学的多特征车牌定位方法和基于模糊模板匹配及垂直投影的字符分割算法,先通过形态学运算得到一系列候选区域,根据车牌的纹理特征从中找出车牌区域,再利用模糊模板匹配的方法找到字符区域,进而根据字符垂直投影进行单个字符分割.对大量的图片进行实验,结果表明该算法能够有效地解决复杂背景下车牌定位和字符分割困难的问题,具有较好的鲁棒性.     

基于BP神经网络的车牌字符识别改进方法

提出一种基于BP神经网络的车牌字符识别优化算法,设计了一种四层结构的BP神经网络模型。该模型通过加入一个隐含层和动量项实现了更加准确识别车牌字符的功能,通过BP网络各层之间信息的快速传递实现了车牌字符的识别,为缓解交通问题提供了切实有效的解决方案。     

车牌上下边缘精确定位

车牌识别主要用于智能交通领域.车牌本身受到一些干扰,有时车牌识别软件无法正确识别字符.车牌定位是车牌识别的基础,也是车牌识别过程中最重要的部分.车牌定位一般分为两部分,首先是粗定位,主要分割出车牌区域,然后是精确定位,即将车牌区域缩减到字符所占的区域.研究车牌的精确定位,给出实验证明该方法能有效快速地实现车牌的精确定位.     

车牌自动识别系统的研究与实现

为了缓解日益严重的交通压力、提高城市交通管理的工作效率和增强人们的安全防范意识,采用基于纹理和颜色信息的综合车牌定位方法对车牌区域精确定位。通过分析水平投影的统计特征和竖直投影的特征进行车牌字符分割,利用自适应性和学习能力强的BP神经网路进行字符识别,研究和实现了车牌自动识别系统。测试结果显示,车牌识别时间小于200 ms,识别率可达90%以上。说明本系统是可行和实用的。     

基于最小面积法进行的车牌字符分割

本文首先对已定位的车牌进行旋转,接着进行灰度化及二值化处理,然后使用水平投影图进行去污,最后通过垂直投影图对车牌字符进行分割。在此过程中,通过计算最小面积进行最佳旋转角度的求取,较好的实现了旋转,保证了车牌字符的准确分割。     

一种新的汽车牌照字符切分算法

充分利用车牌字符的局部与整体特征,提出了字符串的车牌相似度概念．并在此基础上提出了一种新的车牌字符切分算法．该算法将搜索连通区域切分与投影切分结合起来,通过聚类分析,遍历各种切分的可能情况,最终按照车牌相似度最大的字符串完成字符切分．实验结果表明,该算法有很好的可行性和有效性．     

一种基于特征点的车牌识别改进算法

车牌识别技术已经成为公路交通自动控制与管理(RTACM)以及智能运输系统(ITS)中的一个重要组成部分。提出一种基于特征点的车牌识别改进算法,利用车牌的纹理特征和形状特征定位车牌区域,采用垂直投影分割车牌字符,通过统计特征点进行字符识别。实验结果表明,该算法能显著提高由于拍摄角度引起的车牌图像中字符拉伸、变形等情况下的识别率,同时缩短了识别时间。     

灰色理论的改良种子算法在车牌定位中的应用

在车牌识别系统中，核心问题在于识别牌照中的字符，而其关键又在于文字目标所在区域的定位。研究提出了一种基于灰色理论的改良种子算法，并将其用于车牌定位系统中。实验结果表明，即使在复杂背景及非均匀光照条件下，应用该方法也能准确实时的定位车牌。     

改进的BP神经网络算法在车牌识别中的应用

在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率和速度是车牌识别系统最根本的问题.本文用动量因子和自适应学习速率对传统BP网络进行改进.该算法简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的字符识别.     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

基于色彩纹理的车牌定位系统设计

为了提高车牌定位的准确率,提出了一种基于色彩纹理的车牌定位的分析方法. 首先将彩色图像的色彩空间由RGB转换到HSV,生成HSV色彩模型的三通道图像,将图片进行滤波调整之后,并将符合车牌区域的有效像素的灰度值范围作为参数排除图像中的干扰信息,然后将转换后的图像车牌背景颜色和车牌字符颜色进行二值化处理生成两幅灰度图像,采用逐行扫描的方法对两幅灰度图像的各个像素点进行分析和比对,通过像素灰度值的跳变次数,判断是否找出符合车牌纹理的区域,通过计算确定车牌在图像上的区域,并输出车牌图像. 该方法提高了的车牌识别的准确性和稳定性.