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。     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法

车辆牌照自动识别系统的研究与开发是现代交通控制管理系统中备受关注的问题,而车牌定位又是车牌识别的关键.在分析和研究目前有代表性的车牌定位算法的基础上,提出了一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法,49个原始图像的实验结果表明,正确分割率由传统方法的91.84%提高到97.96%.     

一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法

车辆牌照自动识别系统的研究与开发是现代交通控制管理系统中备受关注的问题,而车牌定位又是车牌识别的关键.在分析和研究目前有代表性的车牌定位算法的基础上,提出了一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法,49个原始图像的实验结果表明,正确分割率由传统方法的91.84%提高到97.96%.     

利用数学形态学与图像二值化进行车牌定位

在车牌识别中,车牌的准确快速定位尤为重要,文章采用数学形态学运算得到多块类似车牌的候选区域,再对候选区域二值化后进行中间行扫描,利用行扫描中的黑、白跳变规律,确定车牌区域.该方法基于单行扫描,能够减少运算时间,提高对车牌定位的速度.     

基于数字图像处理的车牌定位与分割技术研究

针对车牌识别系统中参数选择的问题,提出一种基于数字图像处理的车牌定位与分割技术.采用基于数学形态学和边缘检测以及颜色相结合的方法实现了车牌定位.通过垂直投影法、模板匹配法实现了车牌字符图像的分割.实验结果表明,该方法能够有效、准确地实现车牌图像的定位与分割.     

一种改进的车牌定位方法在车牌识别系统中的应用

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用,车牌定位是车牌识别中的关键步骤,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但是存在着计算量大或定位准确度不高等问题.尝试使用梯度投影与彩色区域分割相结合的方法来实现车牌识别系统中的关键步骤——车牌定位.实验结果表明此方法算法简单、准确率高、实时性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.     

基于数学形态学与投影法的车牌定位

车牌定位在车牌识别系统中具有关键的作用,定位结果的好坏决定着后续的车牌字符识别。针对数学形态学定位会产生多个伪车牌区域,当区域较多时定位不准的问题,提出一种数学形态学与投影法相结合的车牌定位方法。首先对车牌图像进行预处理;然后进行边缘检测、二值化,运用数学形态学处理获得候选车牌区域;最后对候选车牌进行行列扫描投影来提取准确的车牌区域。实验表明,该方法具有定位精度高,鲁棒性较好的特点。     

基于最大梯度差和边缘搜索的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.为了实现车牌的准确定位及车牌识别,依据车牌区域具有丰富的边缘信息,提出了一种改进的车牌定位算法.利用最大梯度差缩小车牌图像范围和矩形匹配法粗定位车牌,根据搜索车牌的边缘信息来精确定位车牌.实验结果证明了该方法的可行性及定位的准确性,并且比单一使用最大梯度差法的定位准确率有较大的提高.     

车牌识别系统中的关键技术研究

针对目前车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别。首先提出了基于图像转换和数学形态学的车牌定位技术;然后结合垂直投影和连通域算法对车牌进行字符分割;最后采用13点特征法提取字符特征和改进BP网络神经算法对车牌字符进行识别。实验结果表明,本算法能大大提高了车牌识别系统的准确性和鲁棒性,具有较强的实用性。     

纹理分析车牌定位方法的研究现状及展望

作为智能交通系统的核心技术之一,基于机器视觉的车牌识别一直受到广泛的关注.车牌定位是车牌识别的重要步骤,其目的是确定车牌在图像中的坐标位置,从而剔除大部分的噪声区域,仅保留包含车牌的子区域.目前,纹理分析是车牌定位最基本也是最重要的手段.该文首先介绍了纹理分析车牌定位方法的研究成果,然后总结这些方法的不足,展望了下一步的研究方向.     

基于区域最大有效信息量的牌照定位新方法

汽车牌照定位的效果直接影响车牌识别系统的工作性能。为了提高定位的准确性,在对现有牌照定位算法的研究和分析的基础上,结合实际工程实例,提出了一种基于区域最大有效信息量的车牌定位新方法,该算法提取图像的垂直信息,通过阈值判断准确定位车牌区域。并使用在不同光照情况下,不同种类车牌图像对该算法进行实验。实验结果表明,该新方法不仅具有良好的定位能力,而且定位速度快,定位准确率高。     

嵌入式监控影像车牌识别方法

为解决基于PC 机的车牌识别系统成本高、重量大、操作复杂、安全性低等诸多问题, 提出嵌入式监控影像车牌识别方法。将车牌识别与嵌入式相结合, 通过中值滤波、索贝尔边缘检测、全局阈值化、基于纹理特征的近似定位、字符归一化、基于不同分类器的字符识别等技术形成了一套完整的车牌识别系统。该系统体积
小、稳定性好、可行度高、准确度高、易于安装。在不同情况下进行900 例不同车牌识别实验, 实验结果表明,该系统的识别准确率高达97. 3%左右, 在降低成本、减轻重量、简化操作的同时达到很高的精度, 可替代PC机的车牌识别系统。     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位,得到一些可 能的车牌区域,然后确定这些区域的精确范围,同时去除部分伪车牌,在字符提取和字符识别时进一步去除伪车 牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后!得到真正的香港车牌区域。     

基于OpenCV的车牌识别系统研究

车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统,是智能交通系统的重要组成部分.介绍了一种基于Visual C++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式.该方式中采用空间域滤波和形态学方法确定车牌的轮廓,采用频域、空间域分析和几何校正相结合的方法对车牌歪斜情况进行校正,最后通过字符分割和模板匹配实现车牌号码识别.经在Visual C++平台下验证,此方法适用于车牌歪斜的情况,识别速度快,准确率高.     

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.