车牌识别系统中智能算法应用研究

章介绍丁利用车牌的纹理特征和区域形状特征检测车牌区域情况。为提高区域检测的正确性，利用新的改进的主动轮廓模型。利用先验知识确定精确的车牌边界。在精确的车牌区域中切割出车牌中的单个字符，最后利用支持矢量机对字符进行分类识别。     

车牌识别算法的研究与实现

介绍一种基于KL变换的车牌识别算法。算法主要由车牌分割和车牌字符识别组成。车牌分割算法利用车牌的纹理特征和形状特征来定位车牌，并采用投影的方法和先验知识实现车牌的倾斜校正和字符切分；车牌字符识别算法采用一种最优变换，KL变换来提取字符图像的特征值和特征向量，并通过计算待识别字符与各样本字符特征值的欧氏距离来实现对该字符的分类。试验结果表明此方法是正确的。     

基于图像处理的车牌识别系统设计

本论文提出了一种基于图像处理的车牌识别系统设计,系统分为三个部分,第一部分,对采集的图像进行灰度化,图像平滑,边缘检测等操作以进行预处理。第二部分,对预处理后的图片进行车牌定位,并作倾斜矫正。最后使用卷积神经网络,对车牌字符分割后提取出来单个字符的结果进行识别。     

基于边缘生长的车牌定位新方法

采用一种新的边缘生长算法提高车牌字符边缘检测的准确率。通过采用灰度局部方差极大的原则以边缘生长的方式检测边缘,实验结果显示该算法检测边缘的速度快,轮廓非常清晰。边缘生长结束后,通过分析边缘的几何特征确定其是否是车牌字符的边缘,最后利用字符与车牌之间的位置关系,准确地定位车牌。采用该算法的车牌定位程序在IntelPIV计算机上的平均运行时间只有100ms。     

基于视频图像的车牌定位与分割技术研究

对交通控制系统中的视频图像进行了研究,利用数字图像处理技术,在对车牌图像预处理的基础上,分别利用车牌的水平投影和垂直投影找出车牌的切割位置,实现了车牌的准确定位;对定位后的车牌去除白色边框,再求得其垂直投影,避免字符粘连在一起,从垂直投影图上确定每个字符的分割位置,取得了较好的字符分割效果。     

基于分形维数的车牌字符识别

在国内外学者已对车牌区域的定位问题进行了众多研究的基础上，运用分形理论对车牌矩形区域内的字符识别问题进行了深入研究，针对汽车车牌字符的统一性和有限性，在对车牌矩形区域进行切分的基础上运用盒子维方法提取每一字符图像的分数维特征，根据不同字符具有不同分形维数的原理，提出了一种基于分形维数和图像重心的识别算法，并在此基础上对其平移不变性及抗噪能力进行了实验分析，取得了较为满意的结果。试验结果表明该方案是可行的和有效的。     

一种基于模板匹配的汽车牌照识别方法

受天气、光线等因素的影响，易造成车牌图像灰度不均匀，在车牌图像上部产生阴影，章提出了一种消除阴影的预处理方法。即采用模板匹配完成字符识别，设计字符提取算法，使字符提取和识别同时进行，避免了字符的单独分割。针对一些易混淆的字符，构建神经网络，提高字符的识别率。测试结果证实了本方法的有效性。     

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%。     

基于神经网络的隧道行车车牌识别技术研究

针对隧道环境下高速行车的车牌识别问题,提出使用红外摄像机采集监控视频,背景重建法进行车辆信息检测;采用Canny边缘定位算子与形态学结合的方法确定图片的车牌区域、投影法和固定边界法相结合的方法进行字符分割、引入特征提取与BP神经网络相结合进行字符的识别,提取车牌信息;并通过改进BP神经网络的学习方法来提高字符的识别速度。项目研究运用Matlab进行了大量车牌图片的样本实验,以验证此算法车牌识别的速度、准确率。     

基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法

在车牌字符分割中由于泥尘、边框、铆钉、间隔符和车牌倾斜等因素影响,字符分割往往不准确甚至错误,针对这些问题提出了一种基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法。该方法先利用水平投影进行水平初分割,再利用垂直投影特征结合先验知识进行垂直分割,最后采用局部投影法实现水平精分割。实验表明该方法可较好的解决以上问题,分割准确率高且速度快,具有较强的实用性。