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.     

基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计

论述了汽车牌照自动识别系统的组成、原理及车牌图像预处理、字符的定位和分割方法,并在对字符进行特征提取的基础上,研究了利用神经网络算法对字符进行识别这一问题.     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

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.     

基于数学二值形态学的车牌定位与字符分割

本方法是基于数学二值形态学的车牌定位和字符分割的方法.在车牌定位中,首先提取图像的边界,腐蚀非车牌边界,用矩形结构元素连通剩下的区域,去除最大面积以外的其它区域.最大的连通区域即为车牌所在的位置.在字符分割中,首先用双线性插值将车牌图像调整到固定大小,确定字符的上下边界,然后逐个判断字符的具体宽度,用于分割字符.通过matlab 7.0的验证,该方法解决了车牌褪色,车牌开裂,非连通字符和连续的数字1等对自动识别系统的影响问题.     

MATLAB在车牌字符分割中的应用

车牌字符分割是车牌自动识别系统的一个重要环节,分割效果直接影响到后续的字符识别.提出了一种基于连续字符块长度特征的字符分割算法,通过预先设定阈值,判断字符是否需要分割.利用定位好的74个车牌图像在MATLAB环境下进行仿真实验,实验结果显示字符分割准确率高达91.9%,说明该方法具有简单、实用的特点.     

车牌字符分割前的颜色预处理

介绍了车牌字符分割前的颜色处理过程．车牌字符分割是车牌识别系统的第二步，是在车牌定位之后进行的，因为定位出的牌照一般来说是彩色的，这些彩色信息对字符分割及最后的识别均没有帮助，所以首先将图像转换成灰度图，然后进行一定范围的灰度拉伸，最后进行二值化，为字符分割做好准备工作．     

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。     

ETC系统中的车牌识别技术研究

车牌识别技术,识别过程包括车牌定位、字符分割和字符识别3个部分。本文首先根据车牌的水平和垂直投影,找出一个长方形区域,定位出车牌的真实位置;然后将字符二值化为可识别的黑白图像,采用字符间距对车牌号进行字符分割并归一化;最后识别字符,将取出的字符与事先建立的字符模板库做差,为0就表示两者之间完成了匹配。把每一个相减为0的字符保存,也即为所求的车牌。     

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。     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

用于卡口系统的车牌遮挡检测方法

驾驶员通过遮挡车牌的方式使得卡口系统无法自动识别其车牌,以达到掩盖车辆身份的目的.针对此问题,本文提出一种车牌遮挡违法检测方法,可对遮挡车牌的行为进行报警,也可用于公安视侦中的嫌疑车辆排查.本方法基于车牌识别技术,对于能够定位到且能正常分割字符的遮挡车牌,使用特定特征对字符进行识别,然后对识别到的多个字符的置信度进行曲线分析,将明显处于波谷的置信度对应字符判断为遮挡字符,判断该车牌轻微遮挡;对于不能够定位到或不能正常分割字符遮挡车牌,则结合车辆检测技术,将其判断该车牌严重遮挡.实验结果表明:本方法能检测到大多数遮挡或者无车牌的车辆.     

基于相容粒度的车牌识别算法

车牌自动识别技术对完善收费系统功能,杜绝逃漏费现象,减轻收费人员的劳动强度等有重要意义.结合相容粒度空间处理模糊数据的理论,提出了基于相容粒度的车牌分割和识别算法,有效分割出车牌字符,并从字符库中校对识别字符.实验结果表明,该方法比传统方法速度更快更准确,对车牌图像清晰度要求低.     

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。     

基于方向场的车牌倾斜校正方法

车牌字符分割与识别是智能交通系统中的重要环节,而倾斜变形的车牌图像对车牌字符分割与识别有很大影响,为解决这个问题,提出了一种基于方向场的车牌校正方法.建议方法采用Sobel算子计算车牌图像的梯度方向场,通过对方向场角度直方图的分析找出车牌水平倾斜角,根据水平倾斜角对车牌图像进行水平旋转校正并二值化.然后,应用垂直投影法...     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

数字图像处理应用于车辆牌照识别的研究

探讨了将数字图像处理技术应用于机车车辆牌照识别的基本方法.在图像预处理部分,选用灰度差倒数加权平均算法对源图像进行滤波处理;应用分段线性变换算法增强图像对比度.通过边缘检测算法对车辆牌照进行准确地定位及对文字进行分割,完成对车牌上的字符的识别是利用各个字符的图像和字体的特征值,对其中每个字符进行有效、准确的识别.     

基于阈值分割和区域生长的车牌识别方法

【目的】改善车牌定位的质量,提高车牌识别的正确率和效率。【方法】联合使用阈值分割和区域生长算法进行车牌定位,使用垂直投影法进行字符分割,并使用字符模板匹配方法实现车牌字符的识别。【结果】基于阈值分割与区域生长的车牌识别方法能准确地识别出车牌号,识别率高,运行速度快。【结论】该方法实时性较好,具有一定的实用价值。     

一种改进的夜间车牌定位和字符分割算法

针对传统的车牌定位算法对夜间车牌图像定位效果差的缺点,提出了基于支持向量机的定位方法;针对夜间车牌图像的灰度分布不均匀的缺点,采用局部二值拟合模型方法进行字符分割。实验结果证明该方法定位精确,对于包含车头灯或车尾灯的夜间图像,定位方法均有效,并且提供了准确的光滑闭合边界,精度可以达到亚像素级,系统的识别准确率高。