车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.

车辆牌照识别系统可靠性问题的研究

研究机动车牌照自动识别系统的可靠性 .通过对字符识别率、不同光照条件的适应能力以及行驶中车辆图像的快速捕捉几方面的研究发现 :利用细微的结构特征对几组相似字符进行区别是提高字符识别率的有效方法 .为了使识别系统具有全天候工作的能力 ,还必须对 CCD进行适应性调整 ,使其能自动适应光线的变化 .

一种基于HSV颜色空间的车辆牌照提取方法

给出了一种根据车牌底的彩色信息,利用HSV颜色空间对输入的含有汽车牌照的彩色图像直接进行处理,从而快速提取车牌照的方法。该方法的主要思想是通过选取合适的彩色空间将输入的彩色图像直接转换为二值图像,再用空间聚类技术进行滤波消噪,最后利用二值图像的水平垂直投影来分割提取车牌区域。

基于视觉的车辆牌照检测

本文提出了一种基于线模板的二值图象中角检测算法。该算法简单、快速、稳健。在将含车牌的彩色图象转化为二值图象、并经形态滤波器滤波后，该快速算法被用于检测车牌的四个角点。实验表明，即使是在车牌由于视角原因发生倾斜或变形的情况下，这种基于角检测的车辆牌照检测与提取方法能准确地提取图象中的车牌，因而是一种稳健的车牌提取方法。

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.

面向车辆牌照字符识别的预处理算法

由于光照、摄象机角度、位置和牌照定位的图象分割过程等原因，牌照图象字符背景复杂．针对这些问题本文提出相应算法，成功地完成了牌照字符的预处理。

复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究

针对复杂背景中字符难于提取的问题 ,提出了一种通用的提取字符的方法 .该方法很好地利用了字符固有的特性 ,先对图像进行基于变分法的自适应二值化 ,再用一种快速区域标号算法求取连通域 ,然后对连通域进行处理 ,提取出字符行 ,最后进行倾斜校正 .实验结果表明 ,该方法简单可行 ,成功率达到了 96 %以上 .

车辆牌照定位的算法研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统（ＩＴＳ）中的关键技术．而车牌照的定位又是车牌识别的关键点之一．本论文探索用数学形态学和投影方法来确定车牌照在原始灰度图象中的水平和垂直位置，从而定位车牌照图象．对不同背景和光照条件下的各类车辆灰度图象进行实验的结果表明本论文提出的车辆牌照定位算法是一种可行的车牌定位方法．

基于视频检测和颜色的车辆牌照提取方法

车辆牌照的快速提取是牌照识别技术实用的基础。本文给出了一种利用视频检测方法和车牌彩色信息快速提取车辆牌照的方法。该方法的主要思想是通过设定牌照检测区来检测并获取牌照的预定位区图像,然后选取合适的颜色空间将预定位区彩色图像直接转换为二值图像,再用空间聚类技术进行滤波消噪,最后利用二值图像的水平垂直投影来分割提取车牌区域。

车辆牌照上英文和数字字符的结构特征分析及提取

为了研制高性能的车辆牌照自动识别系统 ,在详细分析车辆牌照上英文和数字字符结构特点的基础上 ,选择字符图象中的闭合曲线作为其整体特征 ,将笔画端点、三叉点和四叉点作为其细节特征 ,同时将笔画中的拐角点作为其辅助结构特征 ,三者可分别用于字符的粗分类、细分类和相似字符区分 ;进而提出了基于图论和细节点特征的闭合曲线检测算法以及基于二值图象外边缘轮廓线的笔画拐角点检测算法 .将上述结构特征用于车辆牌照上英文和数字字符识别 ,测得识别率达 96 % ,用 P 5 5 0计算机完成结构特征抽取和字符识别所用时间约 2 0 ms/字符 ,表明这些结构特征适用于车辆牌照上英文和数字字符的快速识别 .

车辆牌照识别系统的一个新的实现方法

提出了一种新的车牌识别系统的实现方法 ,使得在各种不同的光照条件下 ,通过使用一个具有较大的动态变化范围的传感系统来获取更精确的车牌图像 ,这个传感系统是通过对两个不同的曝光条件下的图像进行合成 ,进而来扩展其动态变化范围的。为了避免快速行驶车辆所造成的图像模糊 ,安装了一个相当于多层过滤器的棱形电子束分裂器 ,通过调整其入射光与透射光的强度比率来实现图像获取。实验结果表明 。

车辆牌照字符识别系统

车辆牌照自动识别系统的实现是推进交通管理计算机化的关键技术之一。牌照字符识别系统作为其中一个必不可少的组成部分需对分割出来的牌照进行字符识别。由于车辆牌照的特殊性给字符识别带来的困难。为了识别这一特殊环境中的字符，本文介绍的牌照字符识别系统作了一些尝试。

车辆牌照的自动分割

本文介绍了一种基于字符串的车辆牌照分割方法，它能在对牌照的字符、牌照位置及其大小、颜色和车辆的背景等做最小限定的条件下，对牌照中字符串进行增强，实现在复杂背景中车辆牌照的自动分割。

应用车辆牌照自动识别系统自动检测行程延误的算法研究

为实现行程延误信息的实时自动采集,并提高信息采集的准确性,本文提出了应用车辆牌照自动识别系统实时自动采集行程延误的思想,并设计了面向路网的行程延误算法。该方法可以为交通管理与控制、路线诱导及交通规划等方面的研究提供重要的基础数据,具有广泛的应用前景。

车辆牌照自动识别系统预处理算法研究

车辆牌照自动识别系统是近几年国内外模式识别应用研究领域的一个热点。本文对系统中图象预处理环节涉及的新算法、新技术做了一个比较全面的论述 ,对一些关键的技术问题进行了深入探讨 。

神经网络在车辆牌照字符识别中的应用

在车辆牌照自动识别系统中 ,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变 ,给字符识别带来了很大困难。本文在特征抽取的基础上 ,采用 BP网络进行分类 ,并附加线性感知器来实现单字的有效识别。该方法算法简便 ,识别率高 ,可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。

车辆牌照自动识别系统中的字符分割技术

车辆牌照定位以后,需要进行字符分割,以便系统自动识别。介绍了一种基于阈值化与投影法的分割技术,详细阐述了车牌图像归一化、域值化和字符分割的具体过程,算法简单实用,经过实验验证,可以满足实时自动识别系统的要求。

车辆牌照自动识别中的一种新算法

机动车是现代交通运输中的一种重要工具,而车牌是车辆的身份证,是车辆的唯一标识,对车辆具有非常重要的意义.车牌识别技术是现代交通运输中的关键技术之一.在车牌识别系统中,根据车牌字符的分布特征,提出了投影与车牌尺寸先验知识相结合的车牌字符分割算法,该算法对图像中字符断裂和字符粘连的现象进行了有效的针对性处理,提高了字符分割的正确性,对牌照的正确识别起到至关重要的作用.

面向车辆牌照的L快速二值比算法

就车辆牌照灰度图像的二值化问题 ,比较 Otsu算法和全局动态阈值算法 ,讨论将字符从车牌背景中分割出来的最佳阈值选取问题 .从汉字字符识别角度出发 ,通过引入光照强度因子 L,对全局动态阈值算法进行改进 ,提出 L快速二值化算法 .实验结果表明 ,L快速二值化算法的处理效果 ,优于 Otsu算法和全局动态阈值算法 .二值化处理后的车辆牌照字符笔划清晰、饱满、无断裂 ,克服了光照因素的影响 ,更有利于汉字字符的识别 .

基于小波分析的车辆牌照定位方法

通过与几种传统的边缘提取算法的比较 ,提出了一种基于多尺度小波分析的方法来找出道路汽车图像中的有关车辆牌照的高频分量 ,并应用数学形态学方法对由其得到的边缘图像进行膨胀处理 。