"道口车牌实时比对"系统的建设与应用

2003年,出入上海的地面道口安装了"车牌识别系统".值勤民警发现可疑车辆,手工输入车牌号码到车辆"黑名单"数据库进行查询.2004年4月,在"车牌识别系统"基础上建设了"道口车牌实时比对系统",实现了全自动化的出市境车辆实时信息的比对.现将该系统作一简介.     

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.     

复杂背景下多目标图像分割方法研究

真实路况中的运动车辆图像进行图像分割时,图像中往往存在多个车辆车牌信息,且这些车牌信息具有尺度不一,位置随机等特点,加之光照及复杂背景的影响,如何兼顾多个车辆车牌的分割效果是车辆检测和跟踪领域亟待解决的问题.为了解决这类工程应用中的问题,需要在尺度空间下对多目标图像进行分析.因本文在前期多尺度分割模型的基础上引入视觉注意机制,利用不变性特征实现多目标的定位及最优分割尺度的选取.经大量实验测试结果表明,该算法较好地实现了图像中多个车牌图像的分割并且具有较好的分割效果.     

基于主动学习AdaBoost算法与颜色特征的车牌定位

人工选取少量的车牌区域和非车牌区域,采用积分图法快速提取Haar-like扩展特征,构成初始训练样本.使用AdaBoost算法训练样本产生一个初始分类器,经过主动学习过程,产生一个用于车牌检测的强分类器.利用Cascade结构检测法进行车牌的粗定位,通过提取边缘颜色对,对候选区域进行验证,实现车牌区域的精确定位.对不同光照条件及车牌污损等复杂情况下的车牌图像进行了定位测试.测试结果表明:车牌的粗定位率和精确定位率分别为98.3％、97.1％,平均定位时间小于0.1s,因此,该方法有较好的车牌定位效果和定位准确率.     

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     

广深车牌竞价皆创新高

<正>个人最低成交价:广州35000元,深圳29100元。继6月广州个人车牌拍卖创下历史第二高价之后,纪录在7月27日再次打破。个人车牌拍卖最低成交价35000元,平均成交价37805元,已超越2013年9月最高价30802元,高出7000多元。广州:个人车牌均价37805元广州市产权交易所数据显示,本期车牌拍卖指标共4000个,共产生3964个买受人,个人车牌     

电动自行车事故和车牌使用影响因素分析

为分析电动自行车事故和车牌使用影响因素,采用问卷调查和电话访谈方式采集了宁波市862个电动自行车用户有效样本,利用统计学方法构建了Bivariate Probit(BP)联立方程模型,计算了显著影响因素的边际效应,量化分析了电动自行车事故和车牌使用影响因素效用,并检验了两者之间潜在的关联关系.结果表明:BP模型不仅可以识别电动自行车事故和车牌使用的影响因素,而且可以有效刻画两者之间的潜在联系;两者之间关联系数为-0.475,表明电动自行车车牌的使用可以降低电动自行车事故概率;模型结果显示性别、年龄、驾驶执照、家庭是否拥有小汽车、电动自行车驾龄、法律遵守程度、驾驶行为、危险感知度等具有统计显著性,是影响电动自行车事故和车牌使用的显著因素.     

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.     

上海私车额度拍卖系统行为统计学习分析

私车额度拍卖是政府为抑制交通需求所采取的一种经济控制手段.本文选用上 海私车额度拍卖市场中车牌投放量、竞买人数和牌照均价三个关键变量作为研究对象, 根据拍卖市场所表现出的整体运行规律,采用针对性的统计学习方法,深入分析它们之 间存在的复杂的耦合互动关系.通过主成分分析发现,车牌投放量、竞买人数和牌照均价 之间存在近似的线性约束关系,车牌投放量在其中起到了关键的制约作用,显著影响了 竞买人数和牌照均价两个变量.同时,本文应用概率型自组织神经网络算法,根据有限的 试验样本,精确地估计出这三个变量的各种概率分布函数,建立了准确的系统概率分布 模型,从而客观、量化地描述出拍卖市场的系统行为.本文的研究比较精确地刻画了各市 场要素之间的定量关系,可为确定车牌投放量、优化拍卖规则,以及规范市场秩序提供决 策参考.     

机动车涉牌涉证违法行为为何屡打不绝

日前笔者跟随山东省临沂市费县交警大队民警上路巡查,遇到的2个镜头耐人寻味。镜头一:2011年3月21日上午10时,民警查获一辆工程车,车牌用一迷彩布罩遮住。问其为何要遮挡号牌,答曰:看见路上不少车都这样。镜头二:2011年3月21日下午6:40,一辆未悬挂车牌的"豪泺"重型货车在十字路口正由南向北倒车。当民警上前检查时,刚才还明明没有     

基于改进二维离散小波变换的多车牌定位

针对复杂背景提取多个车牌的问题,提出一种改进的二维离散小波变换的多车牌定位方法。根据小波多尺度分解的特性,对图像进行二维离散小波变换,获得一系列小波低频信息图,与原图像做线性差值,获得车牌字符的细节特征;然后根据二值化图像中车牌字符与背景的差异产生灰度跳变,粗定位车牌在图像中的行位置,缩小车牌定位的查找范围;最后,在粗定位的小范围图像中,利用颜色特征和形状特征精确定位所有车牌。研究结果表明:改进的二维离散小波变换图像相比传统的二维离散小波变换图像,灰度均值、标准差和平均梯度提高近一倍,有效获取原图像的边缘信息缩小多车牌位置;多车牌定位方法可以达到98.96%的准确定位率,平均用时328 ms,能够准确、快速定位多车牌。     

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.     

Android平台下基于OpenCV的车牌号识别技术

针对车牌识别算法在手机上应用的需求越来越迫切的问题,提出一种基于OpenCV的车牌号识别方法,并在Android平台下实现.该方法由两部分构成:其一为单一的车牌图像识别,分为图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程;其二为自动筛选识别结果,即连续拍摄图像并识别,通过其结果的一致性和匹配度自动选择最佳结果.经实测和分析可知:该方法在主流手机上处理速度可达到20帧/ms;影响识别率的主要因素是车牌污损和拍摄角度偏差;在实际环境中识别率可达90%以上.研究结果表明,该方法具有较高的实时性和识别率,可适用于在运动过程中进行车牌识别的场景.     

香港吉祥车牌天文价

在香港有的人办事爱图个吉利，且不说其它方面，只说车牌。只要他们认为吉祥如意的车牌，就不惜重金购买，甚至创下了世界纪录。     

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.     

车牌识别技术实现方法初探

现代智能交通系统把计算机视觉和模式识别技术应用到车牌识别技术领域中,车牌识别是指对已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、字符分割、字符识别的过程。车牌识别系统中的关键技术在于车牌区域定位技术和字符分割与字符识别技术,探讨了车牌识别过程中的常用方法。     

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.     

基于灰色形态学的车牌定位技术研究

对车牌定位的各种技术及图像预处理进行了分析和比较.并提出和验证用灰色形态学与颜色掩膜相结合的方法对车牌图像进行快速定位的技术和方法.     

基于汽车底部阴影特征的快速车牌定位算法研究与仿真

提出了一种结合车底部阴影的梯度特征寻找并确定可能存在车牌区域,然后利用车牌先验知识排除不含车牌的错误区域,再根据我国车牌类型特征与比例特征初步分割出小范围车牌区域,并利用Soble算子进行边缘检测,最后结合数学形态学进行快速精确定位。实验结果表明,该方法能够快速,实时有效的检测出车牌所在位置。     

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。