车牌定位

摘要： 车牌识别系统中的一个关键性技术是车牌定位,其准确性直接影响后面的车牌字符分割和识别的效果.当背景与车牌区域颜色相似时,在颜色车牌定位算法中不能正确定位出车牌.针对上述问题,提出一种基于HSV空间颜色和纹理特征的车牌定位算法.该算法首先通过HSV空间变换,使颜色空间具有独立性,从而分割出不同颜色区域;其次,通过车牌区域字符集中且边缘信息丰富的特点,设置字符与字符边缘之间的梯度跳变次数的阈值,在复杂的背景下判断待测试区域是否为车牌区域;最后,通过二值化直方图投影法定位并分割出车牌区域,建立BP神经网络训练识别车牌字符来验证算法的有效性.实验结果表明:该方法能够在颜色相似和背景复杂的情况下正确定位车牌区域,在相同的条件下对比其他定位算法,其识别率达95.06%.

摘要： 车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用,这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤,缓解交通压力。本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割,在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别,其中车牌汉字模型评估的准确率为92.4%,数字和字母一起识别模型评估的准确率为95.6%,识别效果较好。

摘要： 在经济高速发展时代背景下,机动车普及量和总数量的高速提升对公路交通事业提出了更高的要求,如何能够在复杂环境中快速识别车牌信息成为了人们需要解决的问题。为了有效解决在复杂环境下,快速定位车牌位置,以及因为受到环境或其他因素干扰而造成的车牌模糊、反光、倾斜等情况造成识别不准的问题,本文采用YOLOv5算法进行车牌定位,通过高斯滤波解决车牌因为反光造成部分区域过曝导致字符识别时可用信息受损,以及基于透视变换对于倾斜车牌进行矫正,然后采用铅直投影法进行车牌干扰信息的去除以及字符分割,最后,使用CNN对于分割好的字符进行识别。通过在现实情况的实验结果表明,本文所提方法能够快速定位车牌位置,并能够在车牌受到复杂因素干扰时准确识别车牌信息。

摘要： 以车牌识别系统为研究对象,借助MATLAB平台设计了一种车牌识别系统,先对原始车牌进行边缘检测和形态学处理得到预处理的车牌定位,然后经过滤波和扫描图像统计像素点完成对定位的车牌的分割,最后利用模板匹配得到车牌的字符识别实现车牌的准确识别。

摘要： 随着中国汽车数量的增加,市场上大规模车辆管理的复杂性也在增加。在采矿、建材运输等相对复杂的环境中,车辆的精细化管理变得更加困难,车牌识别技术在车辆管理中发挥着重要作用。传统车牌识别算法主要基于以下三个步骤:利用像素信息确定车牌的位置,将车牌标记从位置中分离出来,在定位的基础上进一步识别单个字符;这种方法可以处理生活中相对简单的车牌识别场景,但针对复杂的场景如矿山车辆、大部分车牌被灰尘覆盖、车牌变形等,传统车牌识别算法很难表现出很强的鲁棒性,并且经常识别错误。与传统的车牌检测方法相比,文章基于YOLOv5和LPRnet识别方法,利用几何校正原理改进算法,对车辆外观和车牌进行识别,实验结果充分体现了基于YOLOv5和LPRnet识别方法在复杂环境中精细化识别车辆的优势,车牌的综合识别率提高至95%。

摘要： 自动车牌识别技术在智能交通系统中发挥着重要作用,针对智能手持设备拍照分辨率低、角度不定等问题,设计和优化了车牌识别中的步骤,包括:(1)基于形态学的车牌定位;(2)基于边缘检测的车牌倾斜校正;(3)基于人工神经网络的车牌字符分割与识别等步骤。对手机拍摄的车牌照片进行实验,所提出的算法利用神经网络匹配识别精度达到95.2%,平均运行时间为2.015 s,无论识别精度还是时间都能够达到应用需求。

摘要： 针对基于边缘检测的车牌定位算法易受天气、污泥等复杂背景干扰的问题,采用边缘检测与形态学相结合的方式,提出了一种车牌定位算法,提高了车牌定位的准确度。FPGA器件具有灵活扩展、便于移植的特点,基于FPGA器件,采用流水线技术与并行策略,实现了车牌定位系统,提高了系统的定位速度。实验结果显示,系统定位准确率可以达到98.9%,且每一张车牌定位的时间为1.2 ms,具有实用性。

摘要： 为解决目前市场上车牌识别设备的高时延以及对高性能处理器高依赖性的问题,提出了一种基于yolov3的车牌定位识别方法,实现对车辆的车牌进行自动定位与识别。该方法通过收集5000张车辆图像数据,打包为VOC数据集,使用LabelImg工具对图像进行标注,并构建13个卷积层的yolo模型,在loss曲线趋于稳定之后,完成模型的训练,最终使用已训练的模型对车辆图像数据进行车牌识别。实验表明:在1000个测试数据中,该方法识别率达97.5%,平均耗时18.19 ms,能够快速精准的对车辆进行车牌识别。

摘要： 随着城市道路中机动车辆数量逐年增加,拥挤的交通随处可见,如何去规范并引导车辆,首要是对车辆进行识别,对于车辆的识别重点是在于对于车牌的识别,本文在分析目前车牌识别技术方法的基础上,对车牌定位模块和字符分割模块进行了探讨,在车牌定位方式中,先归纳了车牌的纹理特征,提出了基于粗定位和精确定位的车牌定位方法,并采用基于k-means的车牌字符分割法对车牌处理。

摘要： 不同类型车辆的车牌形状、大小及颜色有所不同。为对不同拍摄视角、尺度、背景、光照强度及各种形式遮挡下的各型车牌进行准确检测,提出一种基于SURF算法的多阶段车牌定位模型。该模型考虑车牌丰富的纹理和结构信息,借助SURF特征矩阵的行协方差系数分布定义车牌候选区域的特征,从而得到多个差异明显的分块区域;同时提出一个新的四维特征描述符精准提取车牌候选区域,并基于Hessian矩阵对车牌字符结构特征的度量实现对车牌区域的判别。通过在CCPD数据集上进行测试,发现该模型不需要任何受控条件或环境参数设置,具有定位变形、模糊、污损以及光照变化情况下车牌的能力。

摘要： 为解决类似车牌和失真车牌的定位难题,提出一种基于分类器投票的车牌定位方法.方法从两个方面提升车牌定位精度;首先,针对类似车牌和失真车牌的图像特点,提出两种新的车牌图像描述子,针对性地提升两类车牌的定位效果;其次,使用多种描述子分别训练SVM分类器,采用分类器投票融合的方式决定最终分类结果,进一步提升定位准确度.实验结果证明:1、相比传统的小波和LBP车牌图像描述子,有效地提高了失真车牌的定位精度,降低了类似车牌的识别错误率.2、构建的投票融合分类器方法使车牌图像的分类错误率从单个描述子最优的3.05％下降到了08％.

摘要： 车牌自动识别一般包括车牌定位、字符分割、字符识别三个部分.但由于图像背景复杂,车辆种类繁多,以及受光照的影响,车牌准确的定位难度很大.针对上述问题.本文提出了一种二值图和纹理方向图相结合的车牌定位方法，该方法不同于大多数车牌定位方法，根据车牌丰富的纹理信息，引用纹理方向场的方法获得方向图，并且采用改进的区域标记法准确地定位车牌，通过大量的实验表明，此种方法可以应用到较复杂的场景中，并且定位效果较好。

摘要： 车牌定位技术是车牌自动识别系统中的难点与关键,本文提出一种基于视频分析的快速车牌定位方法,拟在构造的虚拟线圈内,对进入该区域的运动目标先用边缘检测算子进行边缘提取.然后将其二值化并去噪.最后,再分析运动目标的直方图与竖直投影的基础上进行区域标记,并提出一种新的检测方法定位车牌字符区域,从而快速定位车牌.实验结果表明该方法具有很好的鲁棒性和实时性.

摘要： 针对复杂背景下的车牌定位问题,使用了一种基于车牌字符边缘颜色的车牌定位方法,该方法把图像从RGB空间转换到HSV空间并进行颜色提取,通过逻辑与运算把车牌字符边缘颜色显示出来,并消除其他干扰边缘,从而达到车牌定位的目的.

摘要： 智能交通系统ITS(Intelligent TransportationSystem)成为解决当前紧迫的交通问题的重要手段，广泛应用于道路交通监控、智能停车场管理、交通管理等方面。基于图像处理的车牌识别技术是智能交通系统的重要的研究方向之一。本文介绍了基于灰度图像的车牌定位算法和基于彩色图像的车牌定位算法等传统的车牌定位的算法进行了比较和分析,介绍了最新的车牌定位算法.近几年来，综合运用各种算法，把传统的灰度图像定位算法与彩色图像定位算法相结合，解决复杂背景的车牌定位问题，成为一种明显的趋势。同时解决彩色车牌图像模糊或褪色情况下的准确快速定位是今后研究的重点与难点。

摘要： 本文提出了一种基于成对形态学算子的车牌定位方法用于复杂场景下的车牌定位.算法由三部分构成,首先使用基于成对形态学算子的方法提取像素级的对比度特征,并将其抽象为区域级的中层属性.所提取的中层属性对光照条件鲁棒并且对缩放和倾斜等变换具有不变性.然后利用中层属性构建检测器获得场景中的车牌候选区域.最后利用车牌自身的结构特征进行候选区域验证.构建的检测器显式结合了车牌的前景和背景信息,能够显著减少复杂背景中的候选区域.实验表明该算法对复杂背景下具有较强的有效性和鲁棒性.

摘要： 提出一种基于HSV 色空间的车牌定位的综合方法，该方法的主要优点是避开了以往车牌定位方法中无法寻到合适的全局阈值的缺点。在HSV 色空间内，构造5 级灰度图，直接根据车牌颜色的不同来进行灰度化处理，再利用灰度形态学平滑方法进行消噪，利用字频统计等方法进行分析和判断，最后用投影法分割出汽车牌照。该方法充分利用牌照的底色、纹理、以及几何特征等，实验表明该方法具有较好的精确度，并且在不同的背景下定位的有效性。

摘要： 本文介绍了一种基于数学形态学的车牌定位方法。该方法是对原始图像进行一系列的预处理，然后将预处理后的图像运用数学形态学知识进行图像定位。因此该系统包括三个部分：rn 车牌图像预处理、车牌粗定位、车牌精确定位。

摘要： 近年来车牌识别技术作为智能交通系统的重要部分之一,主要是因为车辆数量不断上升再加上违法交通规则的人很多,为了要处罚违规的人,这时候就需要依靠车牌辨识.现在车牌识别主要应用在于高速公路、停车场车辆管理、违法车辆监控等等.在车牌识别过程一般可以分为车牌定位、车牌切割和字符识别三个部分.在车牌定位是从一个复杂环境中找到车牌大置上的位置,然后做为车牌识别过程第一步骤,因为车牌定位的结果会影响到整个系统的效能,常见的车牌辨识采用LBP特征、AdaBoost演算法和分层侦测器(cascade detector)的方法下去做车牌定位位置.而我们的方法不同地方在于使用SVM来辨识LBP特征本篇论文提出一种基于LBP(Local Binary Patterns)与SVM(Support Vector Machine)做车牌定位方法,首先采用LBP算子进行提取局部纹理特征,之后再透过SVM判断候选区域是否有车牌.

摘要： 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，再根据中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。

摘要： 一种针对车牌识别系统中定位不全车牌的字符补全技术，对定位出来的车牌图像进行亮度检测，通过改进的sigma函数，利用其离散值作为加权系数进行灰度调整，二值化车牌图像，通过改进的投影法和连通域方法进行车牌字符图像分割，并统计其字符的宽度、高度、字符间距以及宽高比特征，以《中华人们共和国机动车号牌》中字符间距及字符宽高比特征为标准进行字符判断、对不满足车牌字符个数的不全车牌按照已统计得到字符平均宽度的1.5倍为宽度，字符的平均高度的1.2倍为高度的Roi区域依次向左、向右、向上进行区域扩展，并对新扩展后的区域重新进行相关图像处理、字符分割、字符判断和统计，最终实现对定位不全车牌的补全，同时同步实现了车牌的分割功能。

摘要： 本发明公开了一种车牌定位方法和装置，用于智能交通领域，以解决现有车牌识别中对车牌结构信息的提取不能准确高效，从而不能进行准确的定位车牌的问题，本发明实施例基于双抛物线阈值的二值化技术对车牌结构信息进行提取，不需要每次利用全局信息求取阈值，提高了效率，同时能使各种复杂情况下的图像被二值化后，使车牌区域结构信息被完整保留并凸显，非车牌区域结构被抑制，最终使得车牌区域被准确的定位，相对其它二值化方法更鲁棒更高效，从而保证车牌识别最终的正确率。

摘要： 本发明揭露了一种车牌定位方法，所述方法包括：将彩色车牌图像进行灰度转换得到灰度车牌图像；对所述灰度车牌图像进行垂直边缘计算得到垂直边缘图像；利用车牌定位模板对垂直边缘图像进行卷积处理得到车牌定位图像；和根据所述车牌定位图像定位出车牌位置。与现有技术相比，本发明通过在具体实施环境采样图像训练车牌定位模板，并利用所述车牌定位模版进行车牌定位，可以以较快的速度和准确率定位车牌图像中的车牌区域。

摘要： 本发明公开了一种基于车牌边缘纹理特征的车牌定位方法。它通过比较车牌边缘区域与其周围边缘区域的纹理差别来进行车牌定位，可以有效避免车牌旁边的干扰边缘与车牌字符边缘进行连接，避免干扰边缘对车牌定位的影响，并且该车牌定位方法不受光照的影响，可以在复杂环境下得到良好的车牌定位效果。

摘要： 本发明公开了一种车牌定位方法和装置，用于智能交通领域，以解决现有车牌识别中对车牌结构信息的提取不能准确高效，从而不能进行准确的定位车牌的问题，本发明实施例基于双抛物线阈值的二值化技术对车牌结构信息进行提取，不需要每次利用全局信息求取阈值，提高了效率，同时能使各种复杂情况下的图像被二值化后，使车牌区域结构信息被完整保留并凸显，非车牌区域结构被抑制，最终使得车牌区域被准确的定位，相对其它二值化方法更鲁棒更高效，从而保证车牌识别最终的正确率。

摘要： 本发明揭露了一种车牌定位方法，所述方法包括：将彩色车牌图像进行灰度转换得到灰度车牌图像；对所述灰度车牌图像进行垂直边缘计算得到垂直边缘图像；利用车牌定位模板对垂直边缘图像进行卷积处理得到车牌定位图像；和根据所述车牌定位图像定位出车牌位置。与现有技术相比，本发明通过在具体实施环境采样图像训练车牌定位模板，并利用所述车牌定位模版进行车牌定位，可以以较快的速度和准确率定位车牌图像中的车牌区域。

摘要： 本发明公开了一种用于车牌识别的车牌定位方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取待识别图像，待识别图像中至少包含一张待识别车牌；将待识别图像输入至车牌定位模型中进行定位检测，得到待识别车牌对应的4个车牌角点坐标，以便根据4个车牌角点坐标，完成待识别图像中的车牌定位，其中，车牌定位模型包括MobileNetV1‑0.25网络、FPN网络、SSH网络以及head网络；本发明可直接获取车牌的4个角点，实现了端到端的车牌定位，避免了目标检测以及图像处理技术所存在的误差大以及精度低问题，且本发明采用MobileNetV1‑0.25网络为骨干网络，在精度几乎没有损失的情况下，实现了车牌定位，降低了整体模型的参数量和计算量，为终端部署车牌识别系统提供了条件，适用于大规模推广与应用。

摘要： 基于车牌顶点偏移估计的精准车牌定位方法，首先标记车牌最小外界矩形，同时标记车牌的四个顶点坐标，计算矩形框各顶点与实际车牌顶点之间的偏移值，并生成标签文件；然后对标记好的数据进行数据增广并放入网络进行训练，增大网络训练数据量大同时也使得训练数据更加接近于真实场景，提升了网络的学习能力和泛化能力；最后使用训练好的数据进行对车牌进行定位。本发明方法不仅仅解决了车牌精确的问题，同时还保证了车牌精定位的实时性。

摘要： 本发明公布了一种车牌定位与车牌字符分割方法。包括以下步骤：首先，将车牌图像的RGB（红、绿、蓝）颜色空间转换到HSV（色调、饱和度、亮度）颜色空间，利用颜色分割原理进行车牌粗略定位。其次，运用霍夫变换直线检测来实现车牌的倾斜校正，然后用投影法对车牌进行二次定位，精确定位车牌位置。最后，根据先验知识，采用改进的投影法有效去除分隔符，并准确分割“川”，“沪”等特殊汉字字符。本发明的车牌定位与车牌字符分割方法，能够准确地进行车牌定位，对字符实现较好分割。

摘要： 本发明公开了一种基于车牌边缘纹理特征的车牌定位方法。它通过比较车牌边缘区域与其周围边缘区域的纹理差别来进行车牌定位，可以有效避免车牌旁边的干扰边缘与车牌字符边缘进行连接，避免干扰边缘对车牌定位的影响，并且该车牌定位方法不受光照的影响，可以在复杂环境下得到良好的车牌定位效果。