车辆号牌识别率合理评价

车辆号牌识别率关系到交通信息采集中车牌识别的精确度,本文把车牌识别的过程近似地抽象为贝努利试验,据此提出了一种实际检测车辆号牌识别率的应用方法.     

基于灰度形态学的车牌定位算法

根据车牌图像的统计特征,计算形态学滤波器的结构元素,进行图像背景估计;利用闭-开运算,处理残差图像;采用自动搜索种子区域填充算法,得到各个区域;根据区域的几何特征,判断是否为车牌区域;通过对二值化的车牌采用K-means聚类拟合直线方法进行倾斜校正,得到最终的车牌.实验结果表明:该算法简单、迅速,定位准确率高,为后继字符分割和识别奠定了基础.通过对120幅图像定位实验,总有效定位率为96.7%.用Matlab7.0实验时,每张车牌平均定位时间为2.438s,而用VC++实现时,平均定位时间仅为0.139s.     

基于交通视频分析的自适应摄像控制系统

为在高动态光照和复杂路况环境中实现准确的视频检测与数据采集,构建了一套有效的自适应交通摄像控制系统.首先,针对全天候大场景综合检测需求设计高清交通摄像系统,并通过系统辨识确定了核心摄像参数的控制特性;接着,基于车辆号牌和交通场景特点,提出了以车牌亮度中点值和标线区块中点值作为反馈控制指标的视频质量分析算法;最后,使用自适应控制架构综合底层图像质量反馈信息和高层视觉分析检测结果,实现了光照模式的感知适应和控制状态的自主切换.实验与应用结果表明:该系统控制过程快速稳定,能够自动适应不同光照环境,兼顾高清晰车牌识别和大视野交通监控需求,保持良好的全天成像效果,实现了平均97.0%的车流准确度和96.3%的车牌识别率.      

基于视觉注意机制 PCNN 模型的车牌 图像分割方法

车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影 响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以 上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方 法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合. 数据驱动模式中,通过对 PCNN 模型细胞感受野功能的完善,使优化 PCNN 模型具有了尺度性和方向性.任务驱 动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特 征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有 较好的分割效果.     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

小波技术在车牌识别中的应用

详细论述了车牌识别技术的原理和常用方法,叙述了车牌识别过程的特点和难点,并针对上述情况,提出了利用小波技术可以解决车牌图像预处理、图像分割和字符识别等过程的理论依据。同时,以字符识别为例给出了以小波变换为核心的算法。     

基于均值聚类的车牌定位技术研究

采用强制综合聚类中心的均值聚类思想对车牌图像进行区域分类,在HLS颜色空间下,利用数理统计的方法得到聚类颜色中心,并对目标图像进行强制聚类,以最终获得只包括车牌四种颜色的待处理的图像,然后利用形态学、人工神经元网络等技术对车牌进行车牌识别.该方法在实践中进行了验证,比基于二值化和灰度化处理思路的定位效果更好,能对多种不同环境下的拍摄的车牌进行有效的识别.     

牌照自动识别系统在高速公路收费中的应用

牌照自动识别系统在高速公路收费中具有防止车辆换卡逃费,辅助车型分类,杜绝收费人员舞弊,自动放行,提高通行能力,减少通行卡投资以及满足车道监控需要等作用。牌照自动识别系统采用车牌号码匹配和车牌图片匹配两种方法对出入口的车牌进行匹配识别。安装在出口的车牌自动识别系统首先根据通行卡中的车牌号码识别结果进行车牌号码匹配,判断出入口是否为同一车辆。当车牌污损严重而无法识别时,出口车牌自动识别系统将根据出入口的车牌图像来进行图片匹配,判断出入口是否为同一车辆。     

一种噪声车牌的模糊预处理方法

本文提出了一种车牌模糊预处理方法,主要用于解决现场车牌图像模糊不清、对比度不强,以及传统二值化方法带来的噪声、粘联、变形等不理想现象。通过采用模糊增强技术采增强车牌图像的对比度,便于后续的分割、识别等操作;并提出应用模糊c均值算法采确定车牌图像二值化中的聚类阈值,从而实现对车牌图像的二值化,并将二值化结果与传统的Otsu二值化方法进行了对比。实验结果显示,应用本方法处理车牌噪声和粘联等情况具有较好的优越性。     

车牌自动定位切分技术

车牌自动定位切分技术是实现交通管理智能化的环节之一，根据车牌在目标图像中的成像特点使用车牌自动定位、切分的方法，并对倾斜车牌进行矫正，从背景中检测车牌的精确位置和进行字符切分。     

基于串行分类器的车牌字符识别

在特征提取的基础上,对采用Bayes分类器和支持向量机的车牌字符识别方案进行比较,提出在Bayes分类器的基础上,再利用支持向量机对Bayes分类器不易区分的车牌字符进行识别的二级串行分类器融合的改进方案,在一定程度上既克服了Bayes分类器对车牌字符识别率低的问题,又解决了支持向量机识别速度慢的问题,可滿足车牌字符识别实时性和高识别率的要求。     

基于串行分类器的车牌字符识别

在特征提取的基础土,对采用Bayes分类器和支持向量机的车牌字符识别方案进行比较,提出在Bayes分类器的基础上,再利用支持向量机对Bayes分类器不易区分的车牌字符进行识别的二级串行分类器融合的改进方案,在一定程度上既克服了Bayes分类器对车牌字符识别率低的问题,又解决了支持向量机识别速度慢的问题,可满足车牌字符识别实时性和高识别率的要求。     

基于模板匹配方法的不均匀照度车牌图像识别

为了快速准确识别不均匀照度车牌图像,提出一种基于改进的顶帽重构和模板匹配方法车牌识别算法。首先,使用灰度级顶帽重构进行预处理,增强图像的细节信息,减弱环境和光照等条件变化对车牌字符信息的干扰。然后,使用改进的投影分割法对二值车牌图像进行分割,提取字符图像。最后,对不同地点、不同自然条件下采集的图像进行测试,测试结果证明该算法性能优异。在此基础上,设计了一种基于字符图像全局重合度的模板匹配函数,对字符样本图片进行测试,测试结果证明该匹配函数准确可行且性能良好。     

一种自动提取车型图像边缘阈值算法的仿真研究

提出了一种利用改进的遗传算法自动选取车型图像边缘提取阈值的方法,使车型图像边缘能被完整地提取出来;从而达到识别汽车车型的目的。仿真结果表明:该算法节省了阈值的选取时间,增强了抗噪声性能,提高了车型识别率。     

基于Matlab数字图像处理的车牌定位方法

通过彩色图像灰度化、最佳阈值法对图像进行二值化,改进的中值滤波策略对图像去噪,小波融合技术等对图像进行预处理。从而提高图像质量。利用改进的边缘检测的方法对预处理后的图像进行定位,并运用数学形态学的知识筛选车牌区域。结果证明,该定位方法取得了较好的效果,可为车牌图像的准确识别奠定基础。     

车牌识别技术与公路自动收费系统

从公路自动收费系统入手,分析了作为自动收费系统关键技术之一的车牌自动识别技术。并以其工作过程为主线,以每个工作环节中常用的方法为例,详细的介绍了基于图像处理的车牌识别的工作原理。     

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     

融合PHOG和MSLBP特征的铁路扣件检测算法

为了提高铁路扣件检测的识别率和鲁棒性,以及扣件图像PHOG特征的有效性,提出了简单有效的枕肩定位算法,该算法首先在提取PHOG特征前,根据枕肩、扣件和背景间的位置关系去除冗余背景信息;然后,模拟人眼视觉注意机制,设计MSLBP特征采样方式,提取扣件图像的宏观纹理特征;最后,采用分层次加权融合的方法联立两类特征,并采用SVM分类器进行扣件分类识别,提出一种基于计算机视觉和PHOG-MSLBP融合特征的缺陷识别算法.将该算法应用于实验,结果表明:与使用PHOG、MSLBP单一特征相比,基于PHOG-MSLBP融合特征检测算法的平均识别率分别提高了6.3%、4.5%,且鲁棒性更强,可满足扣件缺陷自动化检测的需要.     

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．     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.