复杂道路环境下的车辆牌照检测与识别

针对复杂道路环境中车牌因倾斜、模糊、遮挡导致图像定位检测效果不佳和识别精度低等问题,提出一种基于全局阈值的灰度二值化图像预处理方法,采用YoloV5l算法对后处理阶段的数据集进行定位检测和检测结果评估,并通过R-CNN模型识别定位检测后的车牌图像字符。结果表明:当训练过程持续到100轮次时,相比于Faster R-CNN算法,该模型检测的平均精度均值(mAP)提升9.2%,识别准确率提升17.33%,验证该方法检测和识别车牌的有效性与优越性。

高铁隧道接触网号牌定位与识别

为解决高铁隧道接触网图像质量差导致号牌定位困难的问题,提出一种“粗定位-精提取”定位技术。通过二值化标记和特征筛选完成号牌粗定位;对粗定位结果进行边缘补偿,通过二次定位和分类处理实现号牌精确提取,定位准确率达98.4%。为解决低光号牌字符与背景分离难的问题,提出基于多尺度高斯拉普拉斯算子的零交叉二值化方法。在此基础上通过对现有字符分割算法改进,实现字符的正确分割。使用支持向量机和自建数据集进行模型训练和编号识别,识别准确率达95.4%。

基于自适应投影方法的快速车牌定位

定位是车牌识别技术的关键。针对传统投影方法的不足,提出了一种基于自适应峰区检测与投影的快速车牌定位方法,首先得到候选车牌区,然后根据车牌区的特征筛选出车牌区。实验结果表明该方法能对车牌快速准确定位。

基于投影图像分布特征的车牌定位算法研究与实现

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成部分之一,是实现车牌识别(LPR)系统的关键一步.针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出了一种先利用扫描行跳变点数据得到图像的水平投影图,再通过突出图像列的边缘特征得到垂直投影图从而提取出车牌的方法.理论分析及实验结果表明该方法是非常有效的,准确率高、鲁棒性好,具有较好的实用价值.

基于车牌字符笔画特征的快速定位算法

针对车辆图像分割困难,车牌位置定位不准等问题,提出了一种新的车牌快速定位算法。该算法通过对车牌一维字符笔画特征搜索,能够快速地定位车牌。试验表明该算法定位速度快、准确定位率高。

基于数学形态学和颜色特征的车牌定位方法

为了解决单一车牌定位算法在复杂背景中定位效果不理想的现状,提出一种数学形态学和颜色特征相结合的算法对车牌进行定位。首先利用最大类间方差法(Ostu算法)找到一个最佳的阈值,根据所得阈值把得到的灰度图像二值化,然后采用一种改进的数学形态学算法对图像进行边缘检测,最终结合数学形态学和车牌颜色特征进行准确定位。实验表明该算法明显优于传统或单一的车牌定位方法,定位准确率高,对背景限制少,应用范围广。

基于公路收费系统的车牌定位与字符分割算法

针对收费站点环境的特殊性,在使用新的边缘检测与图像二值化方法的基础上,提出了仅基于车牌特征信息进行车牌定位与字符分割的算法。经过现场检测,该算法定位与分割准确率较好,且具有很好的鲁棒性,车牌定位准确率为98.7%,字符分割正确率为99%。

一种基于形状和纹理特征的车牌定位方法

根据车牌几何形状和字符纹理的特点,提出了一种基于区域操作的车牌图像定位方法,该方法充分利用车牌形状和纹理特征来制定策略,将车牌定位简化为对少数候选区域的遴选和组合,具有灵活高效的特点。同时由于区域信息不易受车牌大小、位置以及噪声的影响,因此该方法具有较强的通用性。

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

文章提出了一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下,图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息,选用小波作为车牌分割工具;为了突出车牌字符与图像中其它信号特征的差异,定义了一个亮度矩函数,用以搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明,该方法定位准确率高、速度快。

一种基于区域熵值的车牌定位方法

因搜索空间太大 ,现有的车牌号码识别系统所采用的图象分割方法一般说来效率较低。为此 ,本文提出了一种基于区域熵值的车牌定位方法 ,可快速判定车牌的粗略位置与颜色 ,即得到一个属于车牌区域的参考点和车牌的背景色 ,从而使得随后的图象分割仅在该参考点的周边区域进行 ,大大缩小了搜索空间 。

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。

基于多特征组合的车牌识别算法

车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分,主要包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别3部分。本文使用MATLAB对车牌识别进行了研究,提出了一种基于多特征组合的车牌识别算法。该算法首先通过边缘检测算子和数学形态学运算得到车牌候选区,然后利用车牌的矩形特征、宽高比特征和垂直投影特征对这些候选区域进行筛选,并定位出车牌;二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符;最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。实验表明该算法是有效的、可行的,能够在复杂背景下准确的定位和识别出车牌字符。

基于VB的车牌识别系统的研究与实现

车牌识别是智能交通系统中比较热门的研究课题,本文着重对图像获取和车牌识别部分进行研究,并结合数据管理给出一个基于VB的车牌识别系统实现方案.

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

提出一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下,图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息,为突出车牌字符和图像中其他信号特征的差异,定义了一个亮度矩函数,用于搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明,该方法定位准确率高、速度快。

基于多重特征提取技术在车牌识别系统中应用研究

本文基于数字图像的处理方法对汽车牌照进行相关操作,采用阈值分割、边缘检测、滤波、膨胀、腐蚀等多种数字图像处理技术专门针对蓝底白字常见车牌进行处理,提出基于RGB颜色聚类的车牌定位方法和基于数据统计的字符分割方法。

基于纹理特征和神经网络牌照定位方法

汽车牌照的定位是一个较难解决的图像分割问题,神经网络为此问题的解决提供了一个有力的解决工具。这里提出一种基于纹理特征和神经网络的牌照定位方法,首先采用基于纹理特征的方法对车牌图像进行行定位和列定位,确定车牌候选区域,然后采用基于神经网络的方法对候选区域的特征进行分析判断,确定车牌区域。实验结果表明,该方法可以实现汽车牌照的快速定位,并且定位准确率较高,鲁棒性较好。

基于OpenCV的车牌识别

针对车牌检测中关键的3个环节分别进行了改进和优化。利用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定,提高字符分割的准确度。在识别环节,采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终,在OpenCV平台上实现车牌识别。

基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究

车牌识别技术作为智能交通领域中的重要研究课题,实现了道路交通管理的自动化和智能化。本项目以图像处理和模式识别技术为基础,利用MATLAB软件的强大功能,通过对采集到的车牌图像进行预处理、车牌定位、字符分割和识别等,完成了MATLAB环境下的仿真,实现了车牌的自动识别功能。该方法直观快捷,简单方便,具有较高的理论价值和现实的指导意义。

基于图像处理的车牌识别研究

该文对基于图像处理的车牌识别算法进行了研究。首先,采用灰度化和阈值法进行图像预处理,消除一部分背景信息;其次,采用Canny边缘检测算法提取车牌边缘,采用开运算和闭运算等形态学操作来改善边缘提取的效果,使车牌区域尽量互相连通,进一步消除干扰,准确定位车牌;第三,采用垂直投影法对车牌进行字符分割;最后,采用模板匹配的算法对车牌字符进行识别。Matlab仿真分析表明,该文设计的车牌识别算法可有效地实现车牌识别。

改进遗传算法在车牌定位中的应用

为了更好地反映自然界的优胜劣汰,提出改进的遗传算法。在改进的交叉与变异运算中引入个体的适应度。把改进的遗传算法应用于车牌图像分割中,并根据车牌中字符分布的特点,利用车牌内部灰度值的变化频率实现车牌定位。实验结果表明该算法不仅可以获得较好的车牌分割效果,而且能提高车牌定位的速度。