关于高速公路收费系统车牌识别技术的研究

车牌识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息。从而确定车辆身份的技术。车牌识别分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌定位是一个难题：车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。本文通过车牌的纹理和颜色特征采用粗定位和细定位相结合的方法进行识别。     

车牌字符分割问题分析

车牌字符分割是车牌自动识别系统中的一个重要步骤。这一模块的正确性受到二值化、倾斜校正、噪声等因素的影响。本文对定位后的车牌图像的预处理和字符分割技术进行了比较研究,提出将多种车牌字符分割方法结合,可以提高效率和准确性。多车牌的分割将成为车牌识别中的热点问题。     

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.     

基于车牌颜色变化剧烈特征的彩色车牌定位新方法

车牌定位是车牌识别的首要问题,目前已实现的定位主要局限于灰度图像,且定位效果较易受阴影和光照等条件的影响.为解决此问题,笔者提出加强车牌区域、找出变化点并扩大的方法.该方法首先根据HLS模型对车牌区域进行了颜色加强,然后根据车牌区域颜色变化频率快、车牌宽高信息等特征对车牌进行判断.该方法定位准确率高,适于各种光照条件.     

基于最大稳定极值区域与主要旋转不变局部二值模式的复杂场景车牌检测方法

为了解决在复杂场景中进行车牌定位的问题,提出了一种基于MSER与DRLBP特征的车牌定位方法。首先对输入图像进行预处理,然后在多个通道上进行MSER候选区域提取;接着利用所设计的基于车牌字符合并的车牌定位方法进行车牌字符合并;最后利用DRLBP纹理特征对合并后的区域进行验证从而得到最终的车牌区域。实验结果表明该方法具有较好的定位能力。由于方法是通过寻找车牌字符进而定位车牌位置,因此其受车牌颜色、车牌格式的影响较小,在复杂环境中对国内外不同车牌均有较好定位效果。     

视频图像车牌颜色辨别方法

在实际应用环境的视频图像中,车牌颜色极易受到天气、光照、粉尘、车牌污垢等的影响．传统的车牌颜色辨别方法主要是通过判断车牌颜色分量的阈值来实现的．在视频图像中,由于车牌颜色变化大,很难找到恰当的阈值,因而传统的车牌颜色辨别方法已不具有普遍的适用性．针对这个问题,该文提出了一种全新的基于AdaBoost算法的车牌颜色辨别方法,通过提取车牌字符和背景在RGB和HSV空间的颜色特征,训练出AdaBoost分类器,从而对车牌颜色进行判断．实践证明,该方法不仅可以很好地判断出视频图像车牌的颜色,对于一些非车牌区域的排除也可以达到很好的效果,     

一种新的车牌数字及字母字符识别方法

车牌字符识别是车牌自动识别系统的关键环节．车牌数字及字母字符识别是车牌字符识别的重要组成部分．传统的模板匹配法的缺点是在车牌图像质量退化时识别率较低．提出一种新的改进的模板匹配法．该方法定义前景匹配度、背景匹配度和整体失配度3种匹配测度进行模板匹配,匹配成功则直接获得识别结果,否则,对相似字符情形应用特征区域模板匹配法,对其他情形应用空心模板匹配法．实验结果表明,该方法对车牌字符褪色、污迹、断裂、模糊、光照不均等质量退化车牌图像具有较好的识别效果．     

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。     

基于数学形态学和垂直投影的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节。根据车牌固有特征,利用数学形态学和垂直投影技术相结合进行车牌定位。该方法可以有效地去除车牌附近噪声的干扰,进而准确定位出真正的车牌区域,对有部分字符遮挡的车牌也能较好地定位,具有实际应用价值。     

基于颜色和纹理特征相结合的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术.目前多数的车牌定位方法考虑车牌的颜色以及纹理特征,但针对复杂背景下的车牌定位问题,其适应性不强.针对现实生活中复杂背景下的车牌定位,提出综合使用纹理信息及颜色信息等多种特征的分层次车牌快速定位方法.首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性,然后结合先验知识,运用四元数主成分分析及K-means聚类方法,提取候选区域图像特征并分类,最终得到精确车牌定位.试验证明该方法正确率高、鲁棒性强,对于背景复杂的车牌定位具有很强的抗干扰性能,在复杂的环境和不同光照条件下实现车牌的精确定位.     

基于CNN的车牌识别系统

针对现有的车牌识别系统在遇到复杂条件,例如暗光、遮挡、多车牌、能见度低等情况时,难以有效地定位并识别车牌,提出了一种基于卷积神经网络的车牌自动识别系统.在车牌定位阶段综合应用3种定位方式对车牌进行初步定位检测,然后使用CNN模型对检测到的候选车牌进行判断;在车牌字符识别阶段,将分割出的字符输入到设计好的卷积神经网络模型中进行训练,得到的输出结果即为识别的车牌字符.在5906张车牌图像和非车牌图像以及36261张字符图片上的实验结果表明:提出的车牌识别系统对车牌和字符的识别率分别达到了94%和96.4%,明显优于传统的车牌识别方法,具有极高的实用性,可以满足绝大多数场景的使用需求.     

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.     

一种基于灰度差阈值的快速车牌定位方法

智能交通系统（ITS）在现代交通中扮演了越来越重要的角色,车牌识别是智能交通管理中一个重要的环节,车牌识别由预处理、车牌定位、字符分割和字符识别组成,本文从预处理和车牌定位入手,提出了一个运算简单、运行速度快的车牌定位方法。采用图像灰度差阈值生成二值图,利用汽车牌照字符和底色的纹理特征找到车牌位置的新方法。     

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.     

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。     

基于形态学原理的车牌定位方法

在智能交通系统中,车牌自动识别是一个重要的组成部分.本文展示了一个实时、有效的车牌识别方法.首先增强图像并利用车牌中字符的特点,用形态学的原理构成一系列算法,将汽车图像中车牌区域于其它部份分离,随后依据车牌的比例作一个掩模,利用形态学重构算法,在汽车图像中最终定位车牌并返回原图像分割出汽车牌照.实验证明这是一个非常有效的方法.     

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。     

有相对运动的车牌识别技术研究

汽车车牌识别是图像识别技术的一个重点课题．介绍了拍摄装置与汽车有相对运动的车牌识别方法;结合警车跟踪系统的核心部分,研究了具有相对运动的汽车车牌的提取、车牌的预处理以及车牌数字的识别;着重阐述了自适应模板的中心骨架匹配方法．