摘要:提出了一種完全基于結(jié)構(gòu)知識(shí)的字符識(shí)別方法。該方法以字符的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和筆畫(huà)類(lèi)型、數(shù)據(jù)及位置作為識(shí)別特片生成判定時(shí),再利用判定樹(shù)對(duì)汽車(chē)牌照中的字母和數(shù)字進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。
汽車(chē)牌照識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論,對(duì)含有汽車(chē)牌照的圖像進(jìn)行分析處理,從而確定汽車(chē)牌照在圖像中的位置,并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。從不同車(chē)牌圖像中分割出的字符圖像各式各樣,尺寸變化范圍大,增加了識(shí)別的難度。盡管可以采用圖像變換方法將分割出的所有字符圖像歸一化為相同尺寸,但歸一化過(guò)程又不可避免地丟失有用的字符信息,造成圖像失真,無(wú)助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率,并且浪費(fèi)時(shí)間,降低了識(shí)別速度。
本文通過(guò)分析汽車(chē)牌照的特點(diǎn),提出了一種利用字符的筆畫(huà)特征和結(jié)構(gòu)知識(shí)對(duì)汽車(chē)牌照中的字母和數(shù)字進(jìn)行識(shí)別的方法。試驗(yàn)表明,該方法識(shí)別速度快、準(zhǔn)確率高,不受字符圖像大小影響,適應(yīng)性強(qiáng)。
1 車(chē)牌字符結(jié)構(gòu)和識(shí)別
中國(guó)大陸汽車(chē)牌照中使用的字符包括59個(gè)漢字、25個(gè)英文字母(字母I不用)和10個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字三種類(lèi)型共94個(gè),且都是印刷體,結(jié)構(gòu)固定、筆畫(huà)規(guī)范。圖1是車(chē)牌號(hào)碼中使用的全部字母和數(shù)字的圖像。這些字符的結(jié)構(gòu)在水平方向有三種類(lèi)型:左右對(duì)稱(chēng)、左大右小、左小右大。在豎直方向同樣有三種結(jié)構(gòu),即上下對(duì)稱(chēng)、上大下小、上小下大。如車(chē)牌號(hào)碼中使用的數(shù)字"8",就屬于左右對(duì)稱(chēng)且上下對(duì)稱(chēng)。
從圖1可以看出,全部字母和數(shù)字的筆畫(huà)共有兩大類(lèi):直筆畫(huà)和弧筆畫(huà)。直筆畫(huà)又可分為橫筆畫(huà)、豎筆畫(huà)、左斜筆畫(huà)(相當(dāng)于漢字筆畫(huà)中的"撇")和右斜筆畫(huà)(相當(dāng)于漢字筆畫(huà)中的"捺")?;」P畫(huà)是一條曲線(xiàn)段,本文將其分為兩類(lèi):開(kāi)弧筆畫(huà)和閉弧筆畫(huà)。所謂開(kāi)弧筆畫(huà),指該弧筆畫(huà)沒(méi)有形成封閉環(huán),如字母"C"。而閉弧筆畫(huà)則形成一個(gè)封閉的環(huán),如數(shù)字"0"。
![](/article/UploadPic/2006-3/2006324133010377.gif)
根據(jù)字符圖像的這一特點(diǎn),本文采用下述方法對(duì)字母和數(shù)字進(jìn)行逐級(jí)分類(lèi),形成一棵識(shí)別判定樹(shù),每個(gè)字符就是一個(gè)葉子:
(1)首先在待識(shí)別的字符圖像中搜索封閉環(huán)的數(shù)量和位置。
(2)根據(jù)搜索到封閉環(huán)的結(jié)果判斷字符所在的類(lèi)封閉環(huán)字符類(lèi)、雙封閉環(huán)字符類(lèi)、無(wú)封閉環(huán)字符類(lèi)。 (3)針對(duì)每一類(lèi)分別進(jìn)行處理。
(4)雙封閉環(huán)字符只有"8"和"B",因此只要抽取豎筆畫(huà)即可區(qū)分出這兩個(gè)字符。"B"的左半部分有一長(zhǎng)豎,而"8"沒(méi)有。
(5)單封閉環(huán)的字符有"A"、"D"、"O"、"P"、"Q"、"R"、"0"、"4"、"6"和"9"。根據(jù)封閉環(huán)的位置將這些字符分成三類(lèi):封閉環(huán)在上部;封閉環(huán)在下部和封閉環(huán)在中間,然后再根據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和抽取的筆畫(huà)特征進(jìn)行識(shí)別。
.封閉環(huán)在上部的字符有"P"、"R"和"9"。如果待識(shí)別字符圖像上半部分有一個(gè)封閉環(huán),則從左半部分抽取豎筆畫(huà);若左側(cè)部分沒(méi)有豎筆畫(huà),則該字符為"9";若在左半部分抽取到豎筆畫(huà),繼續(xù)抽取右斜筆畫(huà);抽取到右斜筆畫(huà),該字符為"R";否則為"P"。
.封閉環(huán)在下部的字符有"A"、"4"和"6"。如果待識(shí)別字符圖像下半部分有一個(gè)封閉環(huán),則從右半部分抽取豎筆畫(huà);若右側(cè)部分有豎筆畫(huà),則該字符為"4";若在右半部分沒(méi)有抽取到豎筆畫(huà),繼續(xù)抽取橫筆畫(huà);抽取到橫筆畫(huà),該字符為"A";否則為"6"。
.封閉環(huán)在中間的字符有"D"、"O"、"Q"和"0"。實(shí)際應(yīng)用中,"O"和"0"的圖像完全相同,可以作為同一個(gè)字符處理。如果待識(shí)別字符圖像中間有一個(gè)封閉環(huán),則首先利用上下對(duì)稱(chēng)特點(diǎn)判斷是否為"Q";若上下對(duì)稱(chēng),則為"0"("O")或"D";然后按照左右對(duì)稱(chēng)特征區(qū)分字符"0"和"D"。
(6)無(wú)封閉環(huán)的字符有"C"、"E"、"F"、"C"、"H"、"J"、"K"、"L"、"M"、"N"、"S"、"T"、"U"、"V"、"W"、"X"、
"Y"、"Z"、"l"、"2"、"3"、"5"和"7",通過(guò)抽取筆畫(huà)對(duì)這些字符進(jìn)行識(shí)別,具體步驟如下:
· 抽取橫筆畫(huà)和豎筆畫(huà)。
· 若待識(shí)別字符圖像沒(méi)有橫筆畫(huà)和豎筆畫(huà),則該字符為"S"、"V"或"X"。
· 若待識(shí)別字符圖像只有橫筆畫(huà)而沒(méi)有豎筆畫(huà),則該字符為"2"、"3"、"7"或"Z"。
· 若待識(shí)別字符圖像只有豎筆畫(huà)而沒(méi)有橫筆畫(huà),則該字符為"1"、"C"、"J"、"K"、"M"、"N"、"U"、"W''或"Y"。
· 待識(shí)別字符圖像既有橫筆畫(huà)又有豎筆畫(huà)的字符為"5"、"E"、"F"、"C"、"H"、"l"或"T"。
."S"、"V"和"X"的識(shí)別。抽取左斜筆畫(huà)和右斜筆畫(huà),"S"沒(méi)有這兩種筆畫(huà),從而可識(shí)別出"S"。"X"的兩條斜筆畫(huà)交點(diǎn)位于字符圖像的中間位置,而"V"的兩條斜筆畫(huà)相交于字符圖像的下部,以此識(shí)別"X"和"V"。
· 識(shí)別2"、"3"、"7"和"Z"。這四個(gè)字符中只有"Z"有兩條橫筆畫(huà),從而可以此識(shí)別出"Z"。"3"和"7"的橫筆畫(huà)都位于上部,而"2"的橫筆畫(huà)位于下部,這樣又可以識(shí)別出"2"。對(duì)于"3"和"7",利用左斜筆畫(huà)進(jìn)行識(shí)別。"7"具有左斜筆畫(huà),而"3"沒(méi)有。
·識(shí)別"1"、"C"、"J"、"K"、"M"、"N"、"U"、"W"和"Y"。根據(jù)豎筆畫(huà)的數(shù)量將這些字符分為三類(lèi),"1"、 "C"、"J"、"K"和"Y"都是一條豎筆畫(huà)、"M"、"N"和"U"是兩條豎筆畫(huà),而"W"有三條豎筆畫(huà),這樣就完成了"W"的識(shí)別。
對(duì)于一條豎筆畫(huà)的字符,判斷該筆畫(huà)的位置是在左邊("C"和"K")、中間("1"和"Y")還是在右邊("J"),即可識(shí)別出"廠(chǎng)。根據(jù)有無(wú)右斜筆畫(huà)區(qū)分"C"和"K",按照中間豎筆畫(huà)的長(zhǎng)短區(qū)分"1"和"Y"。
.由于字符"N"有一右斜筆畫(huà),以此將其從"M"和"U"中識(shí)別出來(lái)。對(duì)于"M"和"U",依靠結(jié)構(gòu)特征已無(wú)法識(shí)別,本文使用字符圖像中前景像素個(gè)數(shù)與背景像素個(gè)數(shù)的比值來(lái)判斷。根據(jù)這兩個(gè)字符的特點(diǎn),只計(jì)算字符上半部分即可。 · 識(shí)別"5"、"E"、"F"、"G"、"H"、"I"和"T"。這些字符中,只有"E"具有三條橫筆畫(huà),"F"有兩條橫筆畫(huà),其余為一條橫筆畫(huà)。剩下的字符中,按照豎筆畫(huà)的數(shù)量分為兩組: "5"、"L"和"T"為一條豎筆畫(huà),"G"和"H"為兩條豎筆畫(huà)。"H"的兩條豎筆畫(huà)長(zhǎng)度相同,而"G"的兩條豎筆畫(huà)則一長(zhǎng)一短,這是區(qū)分"G"和"H"的標(biāo)志。"T"的豎筆畫(huà)在中間,"5"和"L"的豎筆畫(huà)在左邊。"L"的豎筆畫(huà)長(zhǎng),"5"的豎筆畫(huà)短,這樣就完成了"5"、"T"和"L"的識(shí)別。
搜索封閉環(huán)實(shí)際上就是在字符圖像中搜索連通域。在字符的二值圖像中,假定字符像素值"1",背景像素值為"0",則:![](/article/UploadPic/2006-3/2006324133010683.gif)
(1)無(wú)封閉環(huán)的字符圖像中只有兩個(gè)連通域,即字符連通域和背景連通域,圖2(a)中的B和F。
(2)只有一個(gè)封閉環(huán)的字符圖像中有三個(gè)連通域,即一個(gè)字符連通域和兩個(gè)背景連通域,圖2(c)中的B1、B2和F。
(3)有兩個(gè)封閉環(huán)的字符圖像中有四個(gè)連通域,即一個(gè)字符連通域和三個(gè)背景連通域,圖2(b)中的B1she、B2、B3和F。
搜索封閉環(huán)的算法如下:
(1)讀入二值字符圖像。
(2)找到一個(gè)像素值為"0"的背景像素點(diǎn)B。
(3)搜索B的連通域,并將該連通域內(nèi)的像素全部標(biāo)記為背景1。
(4)遍歷圖像中像素值為"0"的像素。
(5)若所有"0"像素都已標(biāo)記為背景1,則該圖像內(nèi)封閉環(huán)個(gè)數(shù)為0,跳轉(zhuǎn)到(11)。
(6)若存在沒(méi)有標(biāo)記為背景1的"0"像素點(diǎn)B1,則有封閉環(huán)。
(7)搜索B1的連通域,并將該連通域內(nèi)的像素全部標(biāo)記為背景2。
(8)遍歷圖像中像素值為"0"的像素。
(9)若所有"0"像素都已標(biāo)記為背景1或背景2該圖像內(nèi)封閉環(huán)個(gè)數(shù)為1,跳轉(zhuǎn)到(11)。
(10)若存在沒(méi)有標(biāo)記為背景1或背景2的"0"像素,則該圖像內(nèi)封閉環(huán)個(gè)數(shù)為2。
(11)結(jié)束搜索,返回封閉環(huán)個(gè)數(shù)。
字符的筆畫(huà)抽取可參見(jiàn)文獻(xiàn)[1]
2 識(shí)別測(cè)試
利用本識(shí)別方法,筆者對(duì)從車(chē)牌中分割出的字符進(jìn)行了識(shí)別測(cè)試。所測(cè)試的字符包括了車(chē)牌中所使用的全部35個(gè)數(shù)字和字母共7000幅圖像,其中圖幅最大的為l00xl00像素,而最小的是20x20像素。正確識(shí)別的有6946幅,正確率超過(guò)99%。其中識(shí)別錯(cuò)誤的圖像主要集中在字母"0"和"D"。通過(guò)對(duì)這些容易識(shí)別錯(cuò)誤的字符進(jìn)行二次識(shí)別,可以大大提高識(shí)別準(zhǔn)確率
本文提出的字符識(shí)別方法的核心就是通過(guò)判定樹(shù)對(duì)字符群體層層分類(lèi),從樹(shù)干開(kāi)始逐步縮小識(shí)別范圍,直到最后只有一類(lèi)字符,即識(shí)別成功。
該方法具有如下特點(diǎn):
(1)不需要建立識(shí)別樣本庫(kù),完全依據(jù)字符自身的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行逼近識(shí)別。
(2)不需要將待識(shí)別字符與全部字符進(jìn)行匹配識(shí)別,因而提高了識(shí)別速度和準(zhǔn)確率。
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字符結(jié)構(gòu)(6081)
字符結(jié)構(gòu)(6081)
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4046 手工錄入。大大的增加了工作人員的工作效率,更可以保存采集的車(chē)牌圖片,留以備案。三、識(shí)別效率高:以北京文通的移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)為例,白天能達(dá)到98%以上,夜間95%以上;速度快,集成于app中,每個(gè)車(chē)牌
2019-01-02 17:30:13
1023 與模式識(shí)別等方法從車(chē)輛圖像中提取車(chē)牌字符信息,從而確定車(chē)輛身份。車(chē)牌信息快速完成采集、錄入,為交警執(zhí)法、路邊停車(chē)收費(fèi)提供便利的解決方案。移動(dòng)車(chē)牌識(shí)別PDA的功能及應(yīng)用有:移動(dòng)便攜收費(fèi)員可隨身攜帶,靈活移動(dòng)辦公
2018-09-26 15:48:19
555 、字符分割:在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后,通過(guò)灰度化、二值化等處理,精確定位字符區(qū)域,然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割;5、字符識(shí)別:對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取,與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行
2018-06-04 10:16:46
179 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate RecogniTIon,VLPR) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用,電子收費(fèi)
2018-04-25 20:08:00
15375 本文介紹了新能源車(chē)牌的變化、新能源汽車(chē)車(chē)牌為何出現(xiàn)識(shí)別漏洞、新能源車(chē)車(chē)牌無(wú)法識(shí)別的原因是什么以及如何解決新能源車(chē)牌無(wú)法識(shí)別的方法。
2018-01-05 16:06:57
40332 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用,電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中,也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù),識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)、顏色等信息
2018-01-02 17:12:11
42250 目前車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在我們的生活中隨處可見(jiàn),隨著車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)市場(chǎng)的興起,更多的品牌或企業(yè)都在紛紛競(jìng)爭(zhēng),本文就針對(duì)及車(chē)牌識(shí)別品牌全國(guó)排名前十進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。
2018-01-02 15:37:45
46447 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A7/20/wKgZomUMQomAGAb_AAAUsY7UC1w611.jpg)
本文主要介紹了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)原理、車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的意義、車(chē)牌識(shí)別技術(shù)應(yīng)用表現(xiàn)和國(guó)內(nèi)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀以及車(chē)牌識(shí)別發(fā)展應(yīng)用前景廣闊。
2018-01-02 15:12:05
15739 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A7/20/wKgZomUMQomAWPS1AAAKPCqmfr8236.jpg)
車(chē)牌識(shí)別目前在我們生活中已經(jīng)隨車(chē)可見(jiàn),本文主要介紹了車(chē)牌識(shí)別的原理流程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,其次對(duì)如何破解小區(qū)車(chē)牌識(shí)別列出了三大方法,希望能幫到你。
2018-01-02 14:47:43
375603 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A7/20/wKgZomUMQoiAWwsnAAAbq9Rb20c964.jpg)
車(chē)牌識(shí)別在日常生活已經(jīng)普遍得到運(yùn)用,為有效遏制城市內(nèi)車(chē)輛闖紅燈違章行為,現(xiàn)在城市內(nèi)各個(gè)路口都在大力安裝卡口式的闖紅燈違法行為的檢測(cè)系統(tǒng),而此系統(tǒng)最重要的組成部分就是車(chē)牌識(shí)別模塊。下面小編給大家介紹一下車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)常見(jiàn)問(wèn)題及其解決方法。
2018-01-02 14:17:43
38127 隨著交通管理系統(tǒng)的日趨現(xiàn)代化,車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)成為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。通過(guò)對(duì)當(dāng)前車(chē)牌識(shí)別的基本原理和主要方法的研究,分析比較各種識(shí)別方法的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別,本文提出
2017-12-01 11:49:33
1 車(chē)牌字符識(shí)別是智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中的重要組成部分。針對(duì)車(chē)牌字符類(lèi)別多、背景復(fù)雜影響正確識(shí)別率的問(wèn)題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的車(chē)牌字符識(shí)別方法。首先對(duì)車(chē)牌字符圖像進(jìn)行大小歸一化、去噪、二值
2017-11-30 14:24:36
21 車(chē)牌識(shí)別(LPR)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)的融合,是智能交通系統(tǒng)中一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。一般說(shuō)來(lái),車(chē)牌識(shí)別前期的處理技術(shù)至關(guān)重要,其前期技術(shù)包括:車(chē)牌的定位、車(chē)牌圖像的二值化及字符
2017-11-30 11:41:33
0 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)LPR(License Plate Recognition)包括車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三大部分。其中,字符識(shí)別的準(zhǔn)確及高效成為整個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵。 車(chē)牌字符識(shí)別是模式識(shí)別的一個(gè)
2017-11-30 11:31:51
1 一、項(xiàng)目背景及可行性分析 2.1 項(xiàng)目背景及技術(shù)難點(diǎn) 項(xiàng)目名稱(chēng):智能交通:汽車(chē)車(chē)牌定位識(shí)別; 項(xiàng)目?jī)?nèi)容:本項(xiàng)目是在FPGA前端實(shí)時(shí)完成圖像采集、預(yù)處理、車(chē)牌定位和字符分割以及數(shù)據(jù)傳輸工作,在后端完成
2017-11-20 17:15:51
4 車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車(chē)牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái),通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù),識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)
2017-11-20 15:44:55
5 對(duì)于一個(gè)城市來(lái)說(shuō),車(chē)輛的多少可以衡量這個(gè)城市的重要性和地位,那么車(chē)牌識(shí)別實(shí)現(xiàn)的方式有哪些,車(chē)輛牌照的識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論,對(duì)含有車(chē)輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置
2017-11-20 11:34:17
13 提出了一種完全基于結(jié)構(gòu)知識(shí)的字符識(shí)別方法。該方法以字符的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和筆畫(huà)類(lèi)型、數(shù)量及位置作為識(shí)別特征生成判定樹(shù),再利用判定樹(shù)對(duì)汽車(chē)牌照中的字母和數(shù)字進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。 汽車(chē)牌照識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)別
2017-11-14 17:53:17
4 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行
2017-11-13 17:20:12
38354 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A6/E3/wKgZomUMQRSAV8ofAAAU-1PtvU4454.jpg)
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行
2017-11-13 17:03:06
4596 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A6/E3/wKgZomUMQRSAPjNCAAAbSO24u0w541.jpg)
車(chē)牌識(shí)別(LPR)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)的融合,是智能交通系統(tǒng)中一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。一般說(shuō)來(lái),車(chē)牌識(shí)別前期的處理技術(shù)至關(guān)重要,其前期技術(shù)包括:車(chē)牌的定位、車(chē)牌圖像的二值化及字符分割。本文主要針對(duì)車(chē)牌定位算法進(jìn)行研究。
2017-09-06 15:14:24
6 車(chē)牌字符分割中區(qū)域生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的研究_毛斌
2017-03-19 11:28:16
2 車(chē)牌字符分割的算法研究與實(shí)現(xiàn)_李志敏
2017-03-19 11:28:16
2 基于支持向量機(jī)的車(chē)牌字符識(shí)別_劉連忠
2017-03-16 08:55:46
0 完整的車(chē)牌識(shí)別MATLAB源代碼,車(chē)牌定位,區(qū)域切割,字符切割,字符識(shí)別
2016-06-16 17:57:46
54 針對(duì)現(xiàn)有車(chē)牌識(shí)別算法中的車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)核心模塊存在的不足, 提出了一種基于邊緣兩側(cè)顏色檢測(cè)的車(chē)牌定位方法;通過(guò)采用動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整方法,很好的實(shí)現(xiàn)了字
2013-03-18 16:50:27
23 在智能交通領(lǐng)域,汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是道路交通智能化的重要因素,包括車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)主要部分。本項(xiàng)目主要探討車(chē)牌定位和字符分割兩個(gè)部分,字符 識(shí)別部
2012-12-06 13:38:13
12607 車(chē)牌識(shí)別技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,廣泛應(yīng)用于高速公路收費(fèi)、停車(chē)場(chǎng)車(chē)輛管理、違章車(chē)輛監(jiān)控、交通誘導(dǎo)控制等重要場(chǎng)合。典型的車(chē)牌識(shí)別算法分為車(chē)牌定位、字符切分
2011-09-21 15:12:12
69 數(shù)據(jù)融合技術(shù)在車(chē)牌字
2011-01-10 10:39:31
36 汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中由于拍攝得到的字符模糊經(jīng)常造成分割效果不佳。通常采用的灰度處理方法也丟失了很多顏色信息。本文提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,充分利用車(chē)
2010-07-16 18:00:55
10 采用DSP的圖像處理在車(chē)牌識(shí)別中的設(shè)計(jì)應(yīng)用
汽車(chē)普及程度的提高,汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(LPR)的研究與開(kāi)發(fā)也成為現(xiàn)代化交通發(fā)展中倍受關(guān)注的問(wèn)題。對(duì)提高這些場(chǎng)
2010-03-24 18:05:32
1783 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A5/83/wKgZomUMOMmAHgKfAAAwyPaPNeU087.jpg)
車(chē)牌識(shí)別模塊是車(chē)牌識(shí)別(LPR)系統(tǒng)的核心。論文根據(jù)國(guó)內(nèi)汽車(chē)牌照的特點(diǎn),對(duì)車(chē)牌識(shí)別模塊中的預(yù)處理、字符分割及字符識(shí)別技術(shù)提出了改進(jìn)的算法,并基于DSP實(shí)現(xiàn)了對(duì)車(chē)牌純字符區(qū)域
2010-02-24 14:30:40
42 汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是制約道路交通智能化的重要因素,包括車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)主要部分。本文首先確定車(chē)輛牌照在原始圖像中的水平位置和垂直位置,從而定
2010-02-21 10:59:09
50 本文針對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在車(chē)牌圖像質(zhì)量不高時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題,提出了一種多幀圖像綜合算法,來(lái)更全面地利用車(chē)牌圖像中所含有的有用信息,以達(dá)到提高車(chē)牌識(shí)別準(zhǔn)確率的目的
2010-02-21 10:49:24
19 P0801:索書(shū)號(hào)文字圖像分割 P0802:粘連字符切分 P0803:文字識(shí)別 P0804:彩色車(chē)牌分割 P0805:商標(biāo)文字分割 Recognition:文字識(shí)別的識(shí)別子函數(shù) StrDetect01:文字識(shí)別的結(jié)構(gòu)特征提取子函
2010-02-10 10:18:26
515 復(fù)雜背景下車(chē)輛牌照的快速識(shí)別主要包括字符的定位、提取與識(shí)別。本文針對(duì)在復(fù)雜背景下如何快速定位并提取字符、如何提高字符識(shí)別率的問(wèn)題,闡述了在復(fù)雜背景車(chē)牌字符識(shí)
2010-01-18 13:29:05
10 為了克服車(chē)牌字符的傾斜和相似字符間的誤識(shí)別對(duì)字符識(shí)別帶來(lái)的影響,提出了一種基于不變矩的匹配算法。利用不變矩的旋轉(zhuǎn)不變性克服字符傾斜帶來(lái)的影響。對(duì)不變矩算法進(jìn)
2010-01-13 14:37:50
13 為了解決識(shí)別率和識(shí)別速度同時(shí)提高的難點(diǎn),將支持向量機(jī)(SVM)算法應(yīng)用于車(chē)牌字符識(shí)別。通過(guò)與無(wú)字符特征提取的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較,在小樣本的情況下,該方法的識(shí)別率遠(yuǎn)
2009-12-14 14:24:39
21 圖象處理技術(shù)在車(chē)牌識(shí)別中的應(yīng)用利用數(shù)字圖象處理技術(shù)研究開(kāi)發(fā)汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。從汽車(chē)圖象中確定車(chē)牌位置,提取車(chē)牌字符的微結(jié)構(gòu)特征,通
2009-12-08 15:21:53
790 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A5/63/wKgZomUMODSAL7VbAAAEknwpci0074.gif)
針對(duì)手寫(xiě)輸入法中手寫(xiě)字符識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用需求,提出了一種利用矢量字符的矢量方向編碼技術(shù)和概率論知識(shí)設(shè)計(jì)的手寫(xiě)字符識(shí)別系統(tǒng),避免了傳統(tǒng)手寫(xiě)輸入法中字符識(shí)別技術(shù)的
2009-07-30 11:11:13
21 1 引言 車(chē)牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要研究課題,存在巨大的市場(chǎng)需求。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)分車(chē)輛圖像的獲取、車(chē)牌的定位與字符分割、車(chē)牌字符識(shí)別3大部分。對(duì)于
2009-05-16 10:21:35
3517 ![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/A4/E9/wKgZomUMNiyAbLMwAAE44Wsdnkw751.jpg)
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評(píng)論