一种基于模板匹配的车牌字符自动识别算法

针对现有车牌识别算法存在的环境适应性差,识别正确率低和识别时间过长的问题,提出了一种基于模板匹配的车牌字符自动识别算法。将所采集的车牌图像进行车牌定位、车牌预处理、车牌分割,实现车牌准确识别。车牌定位采用基于颜色的定位方式,并搜索区域内有效像素,保证定位成功。为了提升去噪性能,车牌预处理过程中采用了离散余弦变换和形态学处理技术。为了提高分割精度,利用水平投影获取上下边界,再利用垂直投影获取字符宽度后分割。最后采用模板匹配法识别车牌字符,缩短了识别时间。实验表明该算法运行时间短,识别正确率达到100%。

质量退化的车牌字符分割方法

提出一种车牌字符分割方法 首先 ,进行光照不均校正、对比度增强和倾斜校正 ;其次 ,对字符外轮廓垂直距离采用尺度自适应三次B样条小波变换进行字符的粗分割 ;最后 ,应用基于目标占有率模板匹配的字符识别反馈进行字符的精分割 实验结果表明 ,文中方法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹。

改进的模板匹配方法在车牌识别中的应用

字母和数字是国内外车牌的主体内容,常采用模板匹配的方法对其进行识别。该方法需要将目标图像与每一幅模板图像进行匹配,对相似字符的识别率也不高。针对这个问题,提出了基于欧拉数的模板匹配,它将模板图像根据欧拉数分为不同的组,不仅减少了不必要的匹配过程,还提高了某些相似字符的识别率。计算欧拉数过程中去除噪声和干扰,匹配过程中去除冗余背景和填充有效背景,这些都提高了最终的识别质量。

改进的车牌相似字符分级分类识别算法研究

针对单一使用模板匹配车牌字符识别算法识别准确率低的缺陷,综合考虑到模板匹配方法的优劣,以及车牌字符集自身的特征,通过研究模板匹配方法的思想并对相似字符容易误识别的特点进行分析,采用改进的基于模板匹配车牌相似字符识别方法,并结合分级分类的思想,有效地提高了识别率。对不同环境下1030张高速卡口摄像头抓拍的车牌图像进行测试,提出的车牌字符识别方法准确率达到了系统的要求,并具有良好的鲁棒性和实时性。

车牌识别中关键技术的研究与实现

介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法。在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度变换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像。字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波。在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法。对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%。

基于连通区域的复杂车牌的字符分割算法

为克服车牌识别过程中,字符分割算法受到伪车牌、阴影和倾斜等因素的影响,提出基于连通区域标记的复杂车牌的字符分割算法。经预处理消除车体和阴影对图像二值化的干扰;对被标记区域的高度和间隔特征进行特征筛选,去除复杂边框和伪车牌等因素对分割的影响;采用模板和投影法补充分割,解决字符缺省、粘连等问题。大量实例验证结果表明,该算法能有效分割复杂车牌,去除伪车牌,有较高鲁棒性和识别率。

车牌字符的一种精判别识别方法

该文归纳了在车牌识别系统中出现的识别错误率较高的相似字对,并针对低分辨率的特点提出了一种“子区域权值模板”车牌字符精判别方法,即将车牌字符经过二次立方插值法进行归一化处理后,分为6个子区域,针对不同的相似字赋予不同的子区域权值模板,再进行进一步的相似字精判别,以提高系统的整体识别率。试验数据分析表明,这种“子区域权值模板”精判别方法提高了识别系统的识别率。

基于改进模板匹配的车牌字符识别算法实现

车牌字符识别是LPR系统的重要环节。模板匹配法由于速度快、实时性高在车牌自动识别中得到广泛应用。在应用该法做牌照自动识别系统时发现,传统的模板匹配法对于车牌字符中相似字符互相误判率较高,对于车牌质量较差的字符识别率较低。在传统模板匹配法的基础上,提出一种多项的模板匹配法。应用该方法对相似字符的识别和车牌字符退色、污迹、模糊等质量退化的车牌图像的识别具有良好的识别效果。

基于模板匹配的车牌字符识别算法研究

针对车牌识别中的字符识别问题,提出了一种改进的模板匹配方法,首先把字符模板根据某种特征进行粗分类,特征类似的分到同一组,识别时首先提取字符的这种特征,根据特征提取相应分组的模板进行匹配,最后给出识别结果。

基于模板匹配和局部HOG特征的车牌识别算法

针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,本文提出了一种模板匹配法结合局部HOG特征的车牌识别算法.首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后分别提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块HOG特征进而构建特征向量,最后根据特征向量之间的欧氏距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别.实验结果表明,本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高.

一种改进模板匹配的车牌字符识别方法

提出了一种改进模板匹配的车牌字符识别方法。详细介绍了车牌字符识别的过程,主要包括模板的建立,基于弹性网格的字符特征提取,模板匹配的步骤及改进方法。运用该方法不仅可减少计算量,而且提高了实时性。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好等特点,识别率可以达到90%以上。

基于模板匹配的车牌汉字识别方法及判别函数

利用预先设计好的标准车牌汉字模板与待识别字符进行逻辑‘与’运算,通过判别函数得出识别结果。文中提出两个判别函数,求取模板、待识别字符与匹配结果三者标准差最小值,求取匹配结果矩阵元素和最大值,并对它们的识别结果进行对比和分析,最后将两个函数联合使用。结果表明,在一些字符的识别上文中方法较以往的识别方法有所提高。

一种快速车牌识别系统

本文提出了一种基于模板匹配的快速车牌识别方法。该方法运用了数学形态学知识进行车牌的定位,然后采用基于模板匹配的相关函数做相似度测试,完成字符识别。经大量实验证明该方法能有效地完成不同解析度和不同模糊程度的车牌识别工作,而且识别精度高、速度快,能满足实际系统的要求。

模板匹配联合特征法在车牌字符识别中的应用

针对当前车牌字符识别中相似字符易出错的问题,提出了模板匹配联合特征的车牌字符识别方法。在算法设计中,首先,根据车牌字符特征构建存在相似字符,识别时容易出错的特征字符库;初次识别时,对所有车牌字符采用模板匹配算法;初次识别的结果如不属于特征字符库,识别结束;否则进行二次特征识别。通过对4000张不同环境下的车牌图片进行测试,表明本方法的识别率达到了99%,解决了车牌相似字符识别时易出错的问题。此外,本算法设计简单,识别速度快,适应性强,对车牌识别系统的普及起到了重要作用。

基于MATLAB实现汽车车牌自动识别系统

汽车车牌的自动识别是现代交通管理的重要研究课题之一。而车牌识别系统是现代交通运输系统的一个重要组成部分。随着现代交通环境越来越复杂,交通管理要求越来越高,把汽车车牌自动识别技术应用于社会也越来越具有迫切性。车牌自动识别技术中车牌定位、字符切割、字符识别及后处理是其关键技术。本文针对其关键技术中相关的内容进行了较为完整的阐述,并在MAT-LAB中进行了仿真实验。实验结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。

一种基于BP神经网络的车牌字符识别算法

从目前智能交通的发展实际出发,结合图形图像处理技术对智能交通的重要组成部分车牌识别中的字符识别进行了研究。采用了一种新的方法对车牌字符进行识别,即神经网络方法与模板匹配法相结合。通过实践可以得出,这种方法识别效果很好,而且提高了识别的效率及准确性。

基于权系数标识符矩阵的车牌字符识别方法

为了提高对车牌字符的准确识别能力,提出了一种基于权系数标识符矩阵的模板匹配车牌字符识别方法。具体方法是在进行字符识别前为每一个车牌字符制定一个标准化的模板,再将每一个模板字符的像素依据像素区域、像素边缘区域和非像素及非像素边缘区域等标记成不同的区域,并依此为基准生成一个模板矩阵。根据车牌字符闭合区域个数及字符二值图像中间行、中间列黑白跳变次数,可将字符分为10类。进行字符识别时,首先判定待识别字符属于哪一类,然后与所在类的每一个字符的标准模板进行匹配,统计待识别字符落在每一个标准模板矩阵的不同区域的像素数,并根据不同区域的不同权值计算相似度值,相似度值最大的即为识别结果。该方法采用两级分类法对车牌字符图像进行分类,再采用基于权系数标识符矩阵的模板匹配法对车牌字符进行识别。实验结果表明,该方法提高了识别结果的准确度,对于存在字符断裂以及形状相似而容易混淆的字符有较好的识别效果。

基于数学形态学的车牌识别系统设计仿真

针对车辆牌照的自动识别问题,提出一种基于形态学的车牌识别系统设计。通过对采集到的原始彩色图像进行灰度化、滤波等预处理,并利用数学形态学方法对图像进行闭合、腐蚀等运算,进而实现了车牌定位,再使用投影法完成对车牌的字符分割,最后采用模板匹配法对字符进行识别。MATLAB仿真结果显示,设计具有较高的识别效果,识别速度较快。

一种简易车牌识别算法及其实现

车牌识别在智能交通及停车场管理中有着非常重要的作用。车牌识别与处理的速度直接影响到其应用场合,尤其在高速公路的快速抓拍中,对处理速度要求更高。本文避免采用复杂的图像处理算法,而改用常规图像处理技术加模版匹配算法,提出了一套简易快捷的车牌识别算法,能大大提高车牌的识别处理速度,特别适合于需要快速识别车牌的场合。本文最后采用MATLAB语言对该算法进行了实现与验证。

机动车牌照自动识别技术的研究

设计了一种机动车牌照自动识别的解决方案,对牌照定位模块和字符识别模块进行了详细介绍,针对车牌字符分割提出了相应的算法,取得了较为理想的处理结果。识别部分采用相关性来表征字符和模板的相似程度,从而降低了对模板的准确性要求,并提高识别率。