基于数学形态学和综合颜色特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统的关键步骤.算法首先对图像进行预处理,然后进行数学形态学操作,得到若干个候选区域,最后根据车牌颜色特征选取真正的车牌区域.实验表明该方法定位速度快,定位效果好.     

复杂场景下车牌识别新方法

针对复杂场景下车牌识别问题,提出了一种新的车牌识别方法.该方法通过颜色空间划分预分割车牌目标,然后采用矩形特征匹配定位符合车牌形状的候选块,并对候选块进行几何校正和自适应分割,再将分割出来的每个字符进行归一化特征提取,最后通过字符的积分特征逐一对每个候选块进行识别,识别成功者即为真实的车牌.实验表明,该方法能适应大多数复杂的场景,不局限于图像的分辨率,以及拍摄的角度,保证了车牌识别的准确率.     

基于深度学习的车检图像多目标检测与识别

为了实现快速和自动的车辆外观检测,提出一种基于深度学习的车检图像多目标检测与识别方法。首先,采用轻量级神经网络YOLOv3实现车检图像中车头、轮胎、车牌及三角形标志的检测与识别;其次,采用多任务级联卷积神经网络实现车牌4个关键点定位;再次,利用车牌4个关键点坐标,结合目标车牌图像高宽先验,通过透视变换对车牌进行校正;最后,设计卷积神经网络实现车牌底色分类,同时设计卷积循环神经网络,实现车牌字符识别。实验结果表明,在816×612的车检图像上,该方法中端到端的多目标检测与识别的平均精度达98.03%;为便于在车检场景下应用该模型,利用阿里巴巴推理引擎将模型部署到CPU端,使多目标检测与识别的平均速度达10帧/s,从而满足车检的应用需求。     

基于Hausdorff距离的车牌字符识别方法研究

根据车牌区域的固有特征,提出了一种高效、快速、实用的车牌字符识别算法．该方法先对车牌中的单个字符进行归一化和细化,然后采用Hausdorff距离模板匹配方法识别．实验表明,该方法有效可行．     

一种应用机器学习的车牌定位方法

提出了一种基于Adaboost算法与最小同值分割吸收核法角点验证的车牌定位方法. 该方法采用Adaboost算法排除明显的非车牌区域,从而减少车牌候选区域的数量. 在验证阶段,采用SUSAN角点检测方法计算每个经过初筛的候选区域属于车牌区域的概率,并根据该概率值对候选区域进行排序. 最终输出概率值最大的区域作为车牌检测结果. 实验结果表明,使用该方法进行车牌定位无需调整参数也能适应光照变化的应用环境.     

车牌识别处理中的关键技术及核心算法研究

结合几种开源技术(如Open CV,SQLite,XERCES),研究Codejock界面库,通过研究多种有关车牌(图像)识别的算法:图像处理算法以及模式匹配算法,希望这些关键技术以及核心算法能够对设计一个具有高识别率的车牌识别系统具有一定的指导意义和参考价值.     

基于图像特征的车牌字符分割方法研究

根据车牌图像具有不同颜色和车牌字符中字母和数字具有连通性的特点,提出将灰度自适应二值化和基于神经网络的彩色图像二值化相结合.用这种方法对一系列定位后的各种车牌图像进行二值化,然后利用投影法和数学形态学对二值化后的车牌进行准确的字符分割.实验结果表明:该方法二值化效果好,字符分割准确率较高.     

基于人工神经网络的条码定位与识别方法

针对大角度条码图像区域自动定位这一关键技术的具体应用,笔者提出一种适合大角度条码图像区域自动定位的算法。该算法以高斯滤波、边缘检测和霍夫变换做预处理,采用已经训练好的人工神经网络进行定位,运用全局与局部结合的二值化方法进行二值化、识别。实验证明,该算法图像定位准确率高,大角度条码图像定位效果较为理想,提升了图像识别的正确率。     

一种鲁棒的圆形标记点中心提取方法

圆形标记点中心识别是视觉测量的关键技术之一. 为满足工业现场精确标定和测量的需求,提出了一种鲁棒的标记点中心提取算法. 首先对图像进行预处理和Canny边缘提取;然后用增强的Snake方法对边缘进行全局最优搜索,并以具备积分性质的Zernike算子对图像边缘进行亚像素定位;最后采用鲁棒的椭圆拟合算法迭代定位椭圆中心. 仿真和实测表明,该算法在标记点破损或被污染情况下仍能给出精确的中心定位. 理想情况下定位误差小于0.02像素,在标记点破损或被污染情况下定位误差小于0.03像素.     

投影点坐标方差最小化车牌垂直倾斜校正

车牌识别中为便于字符分割与识别,需对倾斜车牌进行校正. 该文提出基于字符投影点坐标方差最小的车牌垂直倾斜校正方法. 首先对水平校正并划定字符区上下边界后的车牌图像进行字符粗分割,然后将字符点经剪切变换沿垂直方向投影. 根据投影点坐标方差最小导出两种剪切角闭合表达式,由此一步确定车牌垂直倾斜角并进行校正. 实验结果表明：与车牌垂直倾斜校正的旋转投影法和直线拟合法相比,该文提出的方法精确度高,运算时间少且鲁棒性好.     

基于区块链技术的道路路边停车管理系统

针对当前道路路边停车管理中存在的效率低下、交易不透明等缺点,提出了一个基于区块链技术的道路路边停车管理系统.根据边缘设备终端的车牌识别算法采集停车信息,将关键停车交易数据发送并存储至Web服务器的MySQL数据库缓存,之后由Fabric SDK中间件存储到Hyperledger Fabric区块链平台.该系统依靠区块链...     

车牌定位、分割算法研究及其在VC++中的实现

车辆牌照识别是智能交通系统一个重要部分，已有不少研究成果．本文将最大类间方差图像二值化算法与数学形态学方法相结合，通过实验提出了一种简单，可靠的车辆牌照定位分割算法，并在VC中编程通过，取得了较为理想的效果。     

人脸识别中的零范数稀疏编码

为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法. 该算法用零范数描述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度. 运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负稀疏编码算法和非负矩阵稀疏分解算法进行对比,表明文中提出的算法调节稀疏度的能力更强,可有效缩短运算时间,并在较短时间内获得较高的识别率.     

满秩Petri网可达性判定算法的设计与实现

通过对Petri网可达性的分析，给出满秩Petrl网可达性算法及其实现过程，在VC＋＋平台上对算法进行验算，并对算法运行结果进行可达性讨论；该算法为满秩Petri网可达性的判定提供了一种快速有效的求解方法．