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1.
针对现有车牌字符识别算法中存在识别时间长、正确率低的问题,提出了基于粗网格特征提取及RBF神经网络的车牌字符识别算法。该算法首先对车牌图像字符进行预处理,再将提取的车牌字符特征向量输入RBF神经网络进行训练,通过建立汉字字符、字母、字母／数字混合分类器分别对车牌字符信息进行识别,同时引入拒识别和易混字符细识别机制。实验表明,这种方法克服了BP神经网络易陷入局部最小值的问题,提高了识别的正确率,适合于对实时性要求较高的智能交通管理系统。 相似文献
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高仕龙 《乐山师范学院学报》2008,23(12):51-52
本文提出一种新的基于特征融合的车牌汉字识别技术．该方法首先对字符图像进行奇异值分解,然后利用奇异值和奇异向量进行特征融合,得到既包含能量特性又包含几何特性的特征向量,并结合BP神经网络分类器,应用于车牌汉字识别。仿真模拟结果表明,该方法具有很好的识别率和较低的误识率。 相似文献
3.
为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。 相似文献
4.
传统字符识别方法缺乏对污染车牌字符正确识别的能力,难以有效分辨易混淆字符等。针对这些弊端,采用 MATLAB 对真实车牌字符图像进行处理,提出一种基于离散 Hopfield 神经网络的改进算法（CLP-HNN）,对车牌字母及数字进行识别。实验结果表明,该算法对污染车牌字符识别率达 93.3%,不仅可有效降低污染车牌错误识别的风险,而且可提高易混淆字符正确辨别率,对减少车牌误识别引起的交通安全及秩序问题有较大参考价值。 相似文献
5.
研究了一种基于OpenCV的车牌识别方法。在车牌定位阶段,提出一种综合边缘信息和颜色信息,并结合车牌几何特征定位方法,通过SVM机器学习实现车牌精确定位。在车牌字符分割阶段,通过设定像素跳变阈值去除边框,提出一种结合垂直投影法和字符特征的字符分割算法。在字符识别阶段,提出结合投影和网格的字符特征提取方法,并利用4个BP神经网络进行字符识别。实验表明,该方法定位率高,字符识别快速准确,具有较强的鲁棒性和实用性。 相似文献
6.
车牌识别系统包括五个核心部分,分别是图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别。此系统的工作过程为:首先对车牌进行预处理,确定车牌水平位置和垂直位置,即车牌的具体位置;接下来经字符分割工作提取车牌字符;最后采用模板匹配的方法完成车牌字符的识别。Matlab仿真实验结果表明,本系统的车牌识别率可达96%。 相似文献
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研究设计了在普通的监控条件下,基于几何和颜色综合特征的车牌自动定位及识别方法.该方法综合运用车牌的垂直边缘和车牌照颜色定位出若干候选车牌区域,根据车牌纵横比等条件去掉不符车牌几何特征的选区,然后采用支持向量机(SVM)分类器对候选区做进一步的分类筛选.将车牌选区内的字符自动分割出来后,调用训练好的BP神经网络对单个字符进行识别,最后将识别结果按序排列后即可得到车牌号.该方法不需要给汽车增加射频卡等特殊的设备条件,成本更低、可以更加友好地应用于不同的需求.最后在实际开发的基于车牌识别的车辆智能门禁系统中验证了本文方法的有效性. 相似文献
8.
提出了一种新型的基于边缘信息的车牌字符分割方法,首先对采集的彩色车牌进行灰度化,在去除噪声后,对车牌区域利用SUSAN算子进行边缘检测.通过垂直投影分割,确定字符区域的不同宽度,利用字符宽度的分类与区域前后文宽度的变化可降低误分割的概率.实验结果表明,采用该算法对车牌字符进行分割时,可显著提高分割的正确性. 相似文献
9.
智能车牌识别系统是结合数字图像处理技术、计算机视觉和模式识别为一体的综合系统,包含对车牌图像进行预处理、车牌区域定位、字符分割以及字符识别等功能。在车牌识别技术中,采用了BP神经网络技术,能快速根据提取的车牌字符特征与已知样本中特征进行比对以获取车牌字符。通过运用OPENCV计算机视觉库,大大降低了系统实现复杂度,实现了快速准确识别车牌号码。 相似文献
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通过对飞行模拟训练费用的分解,选取了飞行模拟训练费用估算方法和估算模型来对飞行模拟训练估算问题进行分析和研究。 相似文献
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李晓斌 《重庆职业技术学院学报》2009,18(2):90-94
文章提出了一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法,进一步研究在干扰情况下的车牌识别问题,并采用系统化的方法,使用VC＋＋6．0设计并实现一个高效、鲁棒性好的车牌定位和识别系统。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好、对光照、旋转、噪声等具有良好的鲁棒性等特点．定位率和识别率可以达到90％以上。 相似文献
14.
提出一种虚拟仪器与机器视觉相结合的汽车牌照识别方法。应用IMAQ Vision工具包,在LabVIEW平台上开发了车牌图像识别系统,并详细介绍了图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的方法。实验结果表明,该方法是可行性的,能有效识别车牌和字符。 相似文献
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为提高高速公路通行效率,在原有收费系统基础上提出基于“车牌识别+移动支付”的高速公路收费系统,无需额外安装设备即可实现不停车收费。系统核心技术为车牌识别与移动支付。车牌识别采用小波降噪技术对图像进行降噪处理,采用数学形态学方法进行车牌定位,采用垂直投影法进行字符分割,采用 ORC 算法进行字符识别|移动支付通过调用第三方支付平台（微信或支付宝）接口方式实现。对车牌图像进行降噪处理后,车牌识别正确率达到 96%,比未降噪处理提高 3%|与 ETC 收费车道相比,从该系统入口车道通行时间缩短7 秒,出口车道缩短 8 秒,试验结果表明该系统提高了高速公路通行效率。 相似文献
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提出了1种的车牌图像二次定位方法,在第1次定位中初步找出包含车牌边框的车牌图像区域。再根据车牌边框对车牌图像进行倾斜校正．在此基础上,对车牌图像进行第2次定位,最终获得精确的车牌区域．测试结果表明,车牌图像二次定位方法成功率较高,能够为后续的车牌字符识别打下良好的基础． 相似文献