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。     

车牌定位的一种神经网络方法

汽车牌照自动识别（LPR）是ITS中的一项关键技术。对实时采集的图像，能自动地提取车牌照信息，有利于快速、高效进行车辆监控和管理，真正实现交通管理的智能化。而车牌定位又是车牌识别的必要的先决条件，直接影响LPR的成功与否。针对国标GA36—1992，结合图像的边缘特征，给出了一种快速可行的车牌照定位方法，供同行们参考。     

基于粒子群的车牌定位识别的神经网络方法

在对车牌定位识别中采用传统算法进行特征提取的时候, 当目标图像质量较差或者有较大的退化时, 不是很有效.遗传算法作为一种新兴的智能算法,近年来被应用于许多社会生活领域中,并比较好地解决了相关领域的优化问题,近年来,有些学者应用遗传定位算法来解决车牌定位问题.     

基于色彩聚类的肤色分割方法的研究

利用色彩聚类的原理,建立了HSV,Fussy HSCC及YCbCr变形颜色空间肤色模型,并对这3种方法进行了比较。     

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.     

车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四步。利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换对车牌图像进行水平校正,BP神经网络的方法进行字符识别,最后基于DELPHI7．0环境下设计开发了车牌自动识别系统。     

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。     

基于投影的车牌倾斜检测方法

图像倾斜检测是车牌识别中的关键环节之一。典型的倾斜检测算法是进行Hough变换后寻找长直线的倾斜角度．在实际应用中,车牌图像中未必有明显的较长直线,或者长直线对正确检测形成干扰．本文介绍一种基于投影的车牌图像倾斜检测方法,通过对车牌图像做各种角度投影,寻找投影图像峰宽最窄的角度,即是图像的倾斜角度。测试结果表明了这种方法的有效性。     

基于车牌识别的交通流结构分析

通过车牌识别技术,将动态的交通流信息与静态的车辆档案数据实现关联,极大丰富了智能交通框架下的道路交通信息采集的种类,为深入认识、了解、掌握城市交通流特性打开了崭新的视角.文章结合实例,阐述了运用OLAP技术对基于车牌识别的交通流数据进行结构分析的方法及应用展望.     

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.     

车辆牌照自动识别系统中的字符分割技术

车辆牌照定位以后,需要进行字符分割,以便系统自动识别。介绍了一种基于阈值化与投影法的分割技术,详细阐述了车牌图像归一化、域值化和字符分割的具体过程,算法简单实用,经过实验验证,可以满足实时自动识别系统的要求。     

基于HSI空间的模糊C均值彩色图像分割方法

给出了一种在HSI空间上基于模糊C均值的彩色图像分割方法．首先对每个像素根据H分量和I分量计算出4个隶属度,然后将其中的两个隶属度结合形成一个二雏特征矢量来表征像素的全部颜色特征,最后对二维矢量运用模糊C均值聚类算法得到最终的彩色图像分割结果．     

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。     

基于主元分析和色调的彩色图像分割

提出一种基于主元分析和色调的彩色图像分割方法.首先应用主元分析法确定分类数,将彩色图像分成几个区域,然后基于色调特征将区域再划分为若干个子区域,最后根据CIE(L*α,b*)空间的颜色差异合并具有相似颜色的子区域,得到最终的精确分割结果.     

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MMS的移动抄牌系统

利用多媒体信息服务技术(MMS),开发了一套架构成本低、具有劝告教育功能、保证处罚告知到达率的移动抄牌系统。通过试用,该系统能对违法停车行为区别处理、彩信告知到达率高、实时性好、减轻了交巡警内业整理的工作量,具有良好的推广前景。