基于特征的车辆牌照定位算法

车辆牌照定位是车辆牌照识别中的重要步骤，文章针对车图象的复杂背景及非均匀的光照条件，提出了一种基于特征的车牌实定位算法。实验结果表明，该处一位准确率较高，鲁棒性较好。     

基于固定颜色搭配搜索和形态学的车牌定位

汽车牌照定位是牌照识别系统中的关键技术之一.为了快速准确地对汽车牌照进行定位,提出了一种基于固定颜色搭配搜索的车牌定位新方法.该方法包括图像自适应预处理、固定颜色搭配搜索、形态学处理和车牌候选区域判断,以及最后的车牌底色识别等5个步骤.与传统的车牌定位方法相比,该方法不仅能够有效减少伪车牌区域的检验和能够判断出车牌的底色,而且可以有效地解决背景环境复杂及车牌底色和车身颜色相一致的车牌定位问题.试验结果表明,该方法具有算法简单、实时性强和定位精确高等优点.     

一种基于纹理分析和投影法的车牌定位方法

针对现有车牌定位算法在复杂背景和不同光照条件下很难快速、准确地定位汽车牌照位置问题,提出了一种基于纹理分析和投影法的车牌定位方法。该方法利用车牌区域字符丰富的纹理特征和投影统计规律对车牌位置进行粗、精两次定位。实验表明在不同光照、不同车型和不同背景条件下,该方法定位速度快、准确率高,具有较高的实用性。     

基于LPR的车距测量智能感知系统研究

本文基于车牌识别系统，提出一种基于单目视觉的前方车辆距离测量方法。全文根据图像变换、模型成像、视觉测量等方法，分析研究LPR测距的理论，设计出单目视觉测距的应用模型。利用车辆几何特征信息定位前方车辆的位置图像信息，最终利用车牌信息测量前方车辆距离。     

基于纹理特征的低照度环境下车牌定位与识别算法

在深入分析低照度环境下车牌图像特征的基础上,提出一种低照度环境下的车牌识别算法。该算法利用车牌区域水平灰度投影具有的显著纹理特征寻找车牌可能存在的区域作为车牌候选区。然后根据候选区域中的灰度分布特征确定最终的车牌位置。针对汉字与字母数字的结构上的差异,分别采用2种模板对汉字和数字字母进行了识别。对157张低照度条件下的车牌抓拍图像进行了算法测试。结果表明:提出算法的车牌定位准确率为97.46%,字符分割准确率为97.10%,字符识别准确率为94.71%,基本满足了实际工程需求。     

车牌定位及车辆特征识别研究

车牌定位及车辆识别是智能交通管理的主要研究问题.车牌定位识别,通过对图像进行预处理并结合形态学能粗略获取候选车牌位置,对符合特征的候选车牌进行筛选,精确获取车牌位置,最后采用神经网络完成字符识别过程.车辆识别采用迁移学习,采用AlexNet卷积神经网络构造出深度特征向量.形态学能够应对灰度底质量差的情形,为字符识别提供保障.车辆识别时对比直接分类图片特征,迁移学习构造的深度特征分类精度为85.13%,提高了38%,验证了迁移学习的有效性,通过KNN算法表明深度特征能够表征图片属性.针对新数据集重新提取特征、训练样本将消耗大量时间,对比迁移学习和AlexNet框架发现分类精度持平,表明了迁移学习的鲁棒性.      

基于车牌特征颜色相似度的定位方法

汽车牌照定位是汽车车牌自动识别系统的一个关键环节。本文充分利用对车牌色彩的知识,针对复杂背景的车牌定位问题,提出一种基于车牌特征颜色相似度的定位方法。实验表明该方法不仅优于传统的灰度图算法而且能适用于不同的背景。     

小波变换在车牌定位算法中的应用

将小波变换引入车牌定位算法,对车辆图像进行滤波降噪.在满足实时性处理要求的前提下,定位效果十分理想:完全消除了光照不均造成的影响,使车牌区域更加突出,增强了定位的鲁棒性,提高了定位查找的准确率,系统的车牌定位准确率高达95%.     

探测雷达在车牌识别中的应用

在文章中,我们提出一个高效的基于车牌清晰度改进算法对图像进行融合识别,并使用相同的多个图像车辆在道路的不同位置使用信息冗余。该算法用于雷达车牌探测,可以估算车辆的速度,提取车牌并改善其对比度融合。与传统闪光雷达不同,该系统使用视频流处理并可处理更多数据。这里使用了不同的图像处理技术,canny边缘检测器并形成检测本地化和提取车牌块,形态操作并过滤以帮助过程和所有几何转化为有效的融合。     

一种改进的车牌区域定位算法

在分析基于灰度图像的车牌区域搜索思路的基础上,提出了一套改进的车牌区域定位算法.在图像预处理过程中,根据高速公路收费站点光照条件不断变化的特点,采用一阶差分算法并结合累积像素点确定二值化阈值的方法,完成图像边缘轮廓的提取工作.实践表明,改进的车牌区域定位算法的定位准确率为98.3%.     

License plate location method unaffected by variation in size and aspect ratio

License plate location is a challenging task that is necessary for automatic vehicle identification. This paper presents a new method for locating a license plate when its size and aspect ratio are highly variable. The proposed method begins with an assumption that a license plate exists in a region where dense edges are located. We define an edge region as an area containing rich edges. The edge regions are created by dilating vertical edges, and they are classified into one of four types: left fragment type, right fragment type, whole type, and undefined type. The candidates for a license plate region are constructed by merging edge regions. Knowing what type of edge region is being examined is useful in the merging process. Finally, we verify whether each candidate contains a license plate or not by using the character arrangement information. The arrangement pattern is determined by the size of connected components and by the vertical overlap or horizontal distance between two neighboring components. Experimental results show that the proposed method gives robust results regardless of any variation in the size and aspect ratio of license plates.     

基于场景分类及灰度跳变的车牌定位方法

车牌定位是自动车牌识别系统实现的关键。提出一种基于场景分类及灰度跳变的车牌定位算法。该算法对彩色图像进行场景分析,将图像分类为白天场景类或夜晚场景类。这两类场景的字符与背景的灰度跳变值不同,一般白天场景类的灰度跳变值较大,夜晚场景类的灰度跳变值较小。利用不同的灰度跳变值快速提取出几块车牌候选区域,对不同的场景用不同的方法最终选取一块区域。实验结果显示本文提出的方法对图像场景分类准确率达到98.2%,车牌定位的准确率达到98.5%。     

基于纹理特征和彩色特征的车牌定位算法

车牌定位是车牌自动识别系统的关键。提出了一种以纹理特征为主要手段，以彩色特征为辅助手段的多特征定位算法，对不同背景和光照条件下的各类车牌图像进行了实验，结果表明该算法是一种可行的方法。     

车牌识别技术在多义性路径问题中的应用

以上海高速公路网建设为背景,针对路网存在的多义性路径问题,提出了基于车牌识别技术的判别车辆路径的方法,介绍了一种车牌识别系统方案,包括方案设计、路径识别流程设计、系统架构和收费流程.讨论了如何将车牌识别系统扩展至联网收费中.     

License plate extraction method for identification of vehicle violations at a railway level crossing

The primary cause of most railroad accidents is vehicle entry into railway level crossings despite warning messages. To identify drivers who violate railway level crossing regulations, vehicle license plate recognition can be applied at railway level crossings. The purpose of this paper is to present an effective method for extracting the license plate region from vehicle images taken at railway level crossings. The method proposed in this paper uses the variation in the gray-level values across the image of a license plate. For license plate region extraction, the character region is first recognized by identifying the character width and the difference between the background region and the character region. The license plate region is then extracted by finding the inter-character distance in the plate region. In addition, the license plate type is identified by the difference in the gray-level value between the background region and the character region. The proposed method is effective in solving the current challenges in extracting the license plate region from the damaged frames of license plates issued for domestic use, including new types of license plates. According to the experimental results, the proposed method yields a high extraction rate of 99.5% for vehicle license plates.     

射频模块技术在车牌识别系统中的应用

基于车牌识别原理,提出一种新的车牌识别方法.将单片射频收发芯片nRF905应用到车牌识别系统中.并采用ShockBurstTM工作模式,自动处理字头和CRC(循环冗余码校验),使用SPI接口与微控制器通信,配置方便.该系统具有识别精度高,抗干扰能力强,通信速度快,检测距离远等特点.     

Dynamic programming-based method for extraction of license plate numbers of speeding vehicles on the highway

In the last decade, vehicle identification systems have become a central element in many applications involving traffic law enforcement and security enhancement, such as locating stolen cars, automatic toll management, and access control to secure areas. As a method of vehicle identification, license plate recognition (LPR) systems play an important role and a number of such techniques have been proposed. In this paper, we describe a method for segmenting the main numeric characters on a license plate by introducing dynamic programming (DP) that optimizes the functionality describing the distribution of the intervals between characters, the alignment of the characters, and the threshold difference used to extract the character blobs. The proposed method functions very rapidly by applying the bottom-up approach of the DP algorithm and also robustly by minimizing the use of environment-dependent image features such as color and edges.     

基于卷积神经网络的双行车牌识别系统

目前,车牌识别发挥在众多应用程序和许多技术已经提出。但是,他们中的大多数可以仅适用于单行车牌。在实际应用程序方案,也有现有的许多多行车牌。传统方法需要对双行车牌的原始输入图像。这是一个非常复杂场景中的难题。为了解决这个问题,我们建议一个端到端的神经网络为两个单行和双行车牌识别。是的原始输入车牌图像的分段。我们查看这些整个图像作为一个单位在要素映射后直接深度卷积神经网络。大量的实验表明我们的方法是有效的。     

公路收费系统车牌识别子系统监理

车牌识别系统是近年来用于公路收费管理,作为路费堵漏技术手段而推广的一项新技术,我国尚未对此制定相应标准和规范,国际上也没有可参照的技术协议或标准等。文章介绍了与之相关的背景,对该工程的监理实施从重点环节到测试方法进行了探讨,同时论述了开展监理工作的层次和规范化工作程序。