共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
车牌识别中反色判断的新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
根据车牌的基本特征,提出一种将车牌候选区域的灰度图颜色统一转换成白底黑字(或黑底白字)的新方法。该方法通过计算车牌灰度图像灰度平均值和大于灰度平均值的像素数,来判断车牌是否需要进行反色处理。实验表明,该方法简单易行,且准确率较高。 相似文献
4.
针对序列图像的多车牌定位问题,提出了一种综合车牌特征与梯度分析的定位算法.该算法使用灰度均衡化与中值滤波算法对图像预处理来消除噪声,利用测试样本图像提取出若干有效的车牌参教作为定位系统的输入,实现了全自动定位车牌的目的.并引入MGD梯度分析方法辅助边缘提取算法来提取车牌候选区域,利用HSV颜色模型,使用主颜色分析方法分析候选区域,并通过车牌字符纹理分析方法做进一步的判断.使用Hough轮廓检测方法计算非文本区域块的直线斜率.该算法定位效果较好,鲁棒性强,有很好的工程应用推广价值. 相似文献
5.
6.
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. 相似文献
7.
基于彩色图像车牌分割研究 总被引:4,自引:1,他引:4
智能运输系统中车牌识别技术得到了广泛应用,车牌分割是车牌识别的重要部分。基于彩色图像车牌分割与采用灰度图像车牌分割相比,可以有效消除阴影影响,同时车牌颜色也是车牌识别的一个参数。颜色分类处理使用特征函数,可以减少颜色坐标转换运算,提高颜色分类速度。文中详细讨论中国车牌特征,给出车牌分割详细步骤。车牌区域判别采用信息融合技术。车牌倾斜矫正结合车牌倾斜特点,提出快速算法。 相似文献
8.
变化光照条件下交通标志检测算法的准确率往往会显著降低。针对此问题,提出了1种新颖的概率图建立方法,并结合最大稳定极值区域特征进行交通标志检测。该方法包括3个处理步骤:①根据不同光照条件对真实场景交通标志样本图像进行明确分类以构建多类颜色直方图,将交通标志输入图像由原始色彩表达转变为概率图(直方图反投影);②通过在概率图上进行 MSER特征提取,获取候选的交通标志区域;③根据候选区域的面积、宽高比等特征快速有效去除非交通标志区域。实验结果表明在弱光照和强光照条件下基于归一化RGB的交通标志检测算法检测准确率分别下降到84.4%和83.0%,基于红蓝图的交通标志检测算法检测准确率分别下降到87.4%和86.3%,提出的算法在变化光照条件下依然可以保持90%以上的检测准确率,对光照变化有较好的鲁棒性。 相似文献
9.
复杂背景下的多车牌定位技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对竖直边缘检测的车牌定位方法在多车牌定位中的梯度分割阈值的问题,提出一种改进的阈值选取方法。即先将图像进行区域划分,然后采用区间梯度均值和Otsu阈值的平均值作为新的阈值来分割区域图像。该方法对车牌污染、车牌远近不一致等情况具有良好的适应性。同时,针对从车牌候选区域中去除伪车牌的问题,提出了利用新的主连通域分析的方法和颜色、宽高比等特征来从候选区域中正确提取多个车牌的方法。该方法能够较好地去除复杂背景下的类似于车牌背景的颜色伪车牌,以及和车牌字符有着相似纹理特征的伪车牌。测试结果表明,该方法车牌定位率超过97.3%,去除伪车牌后的车牌定准率超过88.5%,同时在时间上能够较好地满足实时路况中准确定位出车牌的需求。 相似文献