汽车牌照的提取方法

汽车牌照提取是汽车牌照自动识别的关键一步，本文中提出了两种提取方法，即利用扫描离差数据、有效谷峰点特征及先验知识来初步定位车牌区域；采用彩色分割及多级联合混合集成分类器的车牌提取技术，通过多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割，将这两种方法联合使用对车牌定位准确率高、鲁棒性好，车牌定位的准确率达99.3%，具有很好的实用技术指标。     

车牌识别和信息管理系统的设计与实现

针对小区停车库管理智能化的需求,设计了一套基于Windows平台的车辆识别和信息管理系统.该系统的硬件可以进行车牌图像采集和存储,软件采用模块化思想设计,可以进行车牌字符分割、车牌字符识别,以及对车辆信息进行数据库管理.系统采用Visual C++与MATLAB混合编程方法进行开发,具有实时性好、界面友好、处理正确率高...     

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。     

基于FPGA的车牌识别算法研究

车牌自动识别系统在实现智能交通系统方面发挥着重要作用,整个系统包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分.本设计先确定车牌在获取图像中的具体位置,从而把车辆牌照定位出来,进而对车牌用局部投影的方法进行字符分割,最后采用模板匹配法进行车牌字符的识别.本文提出的方法具有实时采集视频图像,车牌定位准确,分割及识别效率高的优点.     

基于特征加权模板快速提升的AdaBoost车牌字符识别算法

针对国内车牌字符的多样性和识别效率不高的现状,文中利用模板匹配和集成学习思想设计了一种新颖的识别算法．该算法由特征加权模板的方法构建弱分类器,经AdaBoost快速提升成强分类器,利用图像的整体灰度信息,缩短大量Haarlike特征的训练时间,克服单一特征弱分类器的不稳定性．仿真实验表明,该算法能够获得较好的字符识别率和稳定性．     

基于改进深度学习的车牌字符识别技术研究

为解决传统车牌字符检测方法可靠性差、效率低的问题,提出采用haar级联检测结合深度学习方法的卷积神经网络车牌字符识别方法。采用haar级联分类器提取出图片中车牌的位置,通过灰度、阈值、腐蚀、膨胀等预处理技术提取出车牌字符;通过收集字符数据,对CNN神经网络在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下进行训练,使用训练后得到的模型对车牌字符图片进行识别。实验结果表明, 该方法识别车牌字符正确率较高,在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下的准确性和稳定性较好,能够有效地降低车标识别的错误率。     

改进深度学习的车牌字符识别技术

针对传统车牌字符检测方法存在效率低、可靠性差的情况,提出应用Haar级联检测结合深度学习方法的卷积神经网络车牌字符识别法.首先采用Haar级联分类器提取出图片中车牌的位置,通过灰度、阈值、腐蚀、膨胀等预处理提取出车牌字符;然后收集字符数据,对CNN神经网络在角度倾斜、光照变化和噪声污染复杂条件下进行训练,使用训练后得到的模型对车牌字符图片进行识别.实验结果表明,该方法识别车牌字符正确率较高,在角度倾斜、光照变化等噪声污染条件下的准确性和稳定性较好,能够有效地降低车标识别的错误率.     

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。     

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．     

基于机器视觉的车牌定位与字符识别实验设计

针对机器视觉课程理论内容抽象、理解难度大、相关实验教学装置欠缺的问题,基于机器视觉设计了一种车牌模型的定位与字符识别实验平台,平台由下位机控制系统和上位机软件组成。下位机由图像采集与传输系统、运动控制系统构成,上位机软件由人机交互界面、定位算法与字符识别算法组成,基于VS2019联合Halcon设计包括目标物体的定位与跟踪、MLP分类器训练、字符分割与识别等功能模块在内的控制软件,实现了车牌模型的定位跟踪与字符识别。实验设计具有实用性、趣味性和扩展性,可辅助学生理解机器视觉技术的真实应用场景,提高学生实践能力和创新能力。     

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.     

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。     

基于HSV和MB_LBP特征的级联Adaboost车牌检测算法

车牌检测作为车牌识别系统中的重要环节,直接影响着车牌识别的准确度.为提高车牌的检测率和检测速度,提出了一种基于HSV颜色模型和多分块局部二值模式(MB_LBP)特征的级联Adaboost车牌检测方法.首先将车牌图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,统计蓝色像素占车牌总像素的比例,来构建第一层强分类器;其次对车牌字符样本提取MB_LBP特征,利用Adaboost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用Cascade结构检测法形成一种新的车牌检测算法.实验表明,本文算法有效的提高了车牌检测率和检测速度.     

径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用

提出一种基于径向基网络的汽车车牌字符识别算法.在预处理阶段,采用灰度化、自适应阈值分割去除图像噪声并增强图像对比度;在字符分割阶段,采用极限元素位置确定法实现独立字符分割;在字符识别阶段,利用自行构建的字符子块图像库对径向基神经网络进行训练.选取基于反向传播(BP)神经网络的字符识别算法和基于支持向量机(SVM)的字符识别算法与文中方法进行比较.实验结果表明:文中方法在识别准确率上具有明显优势,更适用于汽车车牌的字符识别.     

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。     

基于中心投影变换的车牌字符识别

传统的运用分形理论对车牌进行识别的方法不能有效地解决字符的平移性和旋转性．在对车牌字符矩形区域进行切分基础上首先运用中心投影变换方法,然后求出字符分形曲线的分形维数,进行识别．试验结果表明,此方法更有效,识别率更高．     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。