搜索到133篇“ 车牌提取“的相关文章
- 一种相似车牌提取方法及装置
- 本发明公开了一种相似车牌提取方法及装置，该方法将指定车牌分拆成字符串数组P<Sub>c</Sub>，获取字符串数组P<Sub>c</Sub>长度N，获取字符串数组P<Sub>c</Sub>各车牌字符对应的相似字符及其相似...
- 邓凌陶明渊
- 文献传递
- 一种远场景黑暗环境下的车牌提取及车辆跟踪系统和方法
- 本发明涉及交通监控技术领域，公开了一种远场景黑暗环境下的车牌提取及车辆跟踪系统，包括车辆跟踪模块、车辆识别模块、车辆查找模块和反向跟踪模块；还公开了其方法，包括如下步骤：对目标车辆从触发时刻到离开摄像头视场这一过程进行实...
- 刘建
- 文献传递
- 一种相似车牌提取方法及装置
- 本发明公开了一种相似车牌提取方法及装置，该方法将指定车牌分拆成字符串数组P<Sub>c</Sub>，获取字符串数组P<Sub>c</Sub>长度N，获取字符串数组P<Sub>c</Sub>各车牌字符对应的相似字符及其相似...
- 邓凌陶明渊
- 基于脉冲神经网络的车牌提取算法被引量：4
- 2016年
- 在车牌识别系统中,主要包括车牌提取、字符分割和字符识别,其中车牌提取是非常关键的技术之一,是否精确提取车牌直接影响后阶段车牌图像处理的质量和处理速度、字符识别的精度和速度。本文提出基于脉冲神经网络的车牌提取算法。该算法主要分为两个部分:粗定位和精确定位。首先基于脉冲神经网络对车牌图像进行颜色特征提取,初步定位车牌区域;然后进行图像处理,此过程也是利用SNN进行边缘检测,能得到更好的车牌边缘图。此算法具有较高的定位率,能对各种底色车牌进行定位,有利于后面的字符分割和识别。
- 陈丽娟
- 关键词：车牌提取边缘检测
- 基于HSV颜色空间和SVM的车牌提取算法被引量：10
- 2014年
- 为了克服HSV算法在车牌提取中存在与车牌颜色相近的类似车牌区域的干扰,提出一种基于HSV颜色空间和SVM相结合的车牌提取算法,该方法能够较好的对多种车牌实现精确定位与提取.首先根据字符的边界特征和HSV颜色空间分别对蓝色和黄色车牌进行粗定位,获得几个车牌候选区;然后使用训练好的SVM分类器进行字符与非字符分类;最后根据车牌特征实现定位与提取.实验表明,该方法取得了良好的效果.
- 黄社阳刘智勇阮太元
- 关键词：HSV颜色空间车牌提取SVM
- 复杂环境下基于ROI的车牌提取算法被引量：1
- 2013年
- 感兴趣区域(ROI)是最能体现图像内容的区域,基于ROI的图像特征提取技术有效提高了图像处理和分析的效率,在图像处理与分析领域有着重要的应用。首先简要介绍现有的车牌提取方法,针对目前复杂环境下的车牌ROI提取算法提取效果不明显、计算繁琐、漏检率高等缺点,提出一种采用颜色特征和模板匹配的车牌ROI提取算法,该算法避免大量运算,具有相对于图像平移、尺度变化的低敏感性,并且取得了较好的实验效果。
- 陈龙侯普华
- 关键词：车牌提取复杂环境
- 基于区域标注的车牌提取算法研究被引量：5
- 2011年
- 提出了一种基于区域标注的方法来实现静态图像中的车牌提取。车牌提取的主要步骤由以下几步构成:原始图像灰度化、数学形态学处理(前景图像处理)、图像二值化(阈值法)、图像滤波处理、特征区域标注,车牌特征提取、采用matlab进行实验仿真。在实验中,通过对各种场景下采集到1 000幅图像做测试,车牌定位率为98%。实验结果表明基于区域标注的车牌提取算法运算快,对背景较为复杂的图像中车牌的提取有良好的效果。
- 胡将胜侯建华
- 关键词：车牌提取二值化特征提取
- 车牌提取与识别系统的研究与设计被引量：8
- 2011年
- 针对现有的车牌识别方法的缺陷,改进了车牌识别系统中的多项关键技术;采用了基于图像二维能量与HSI彩色空间相结合的方法进行车牌定位与提取,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进;在识别过程中,引入了特征提取与多级BP神经网络相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用第二级神经网络进行精细识别;通过上述改进,提高了系统的整体性能;实验表明,这些关键技术的改进可以大大提高车牌识别系统的准确率与鲁棒性。
- 李宇成杨光明王目树
- 关键词：车牌提取车牌分割车牌识别神经网络智能交通
- 低分辨图像车牌提取与识别新方法研究和应用被引量：1
- 2011年
- 针对在低分辨率和复杂的现实环境中,车牌识别系统的识别率较低的问题,利用车牌的几何特征,采用了全局直方图均衡的图像增强算法和列差分的方法,将图像的灰度动态范围进行拉伸,增强图像纹理的对比度,使车牌的识别率得到较大的提高。为设计智能车辆管理系统中的车牌的提取和识别提供了一种方案。
- 江国龙伍懿君叶娜
- 关键词：车牌识别
- 一种基于HSV颜色空间和SIFT特征的车牌提取算法被引量：22
- 2011年
- 为了克服SIFT算法直接应用在车牌提取中表现出来的执行时间过长、误配率高的缺陷,提出了一种基于HSV颜色空间与SIFT特征的两级车牌提取算法,先使用HSV颜色空间确定车牌的候选区域,进行快速粗定位,再使用SIFT算法对候选区域进行精确定位与倾斜校正,在精确定位的同时也完成了对车牌汉字的辨识。这种方法不仅减少了SIFT特征的计算量,而且也避免了复杂背景对于SIFT特征匹配的干扰,大大提高了匹配准确率。最后通过编程实验证实本算法有良好的性能。
- 杨涛张森林
- 关键词：HSV颜色空间SIFT特征车牌提取图像配准
相关作者
- 李宇成
- 作品数：70被引量：277H指数：8
- 供职机构：北方工业大学
- 研究主题：单片机 图像能量 智能仪器 智能交通 车牌提取
- 杨光明
- 作品数：4被引量：54H指数：3
- 供职机构：北方工业大学机电工程学院自动化系
- 研究主题：车牌提取 车牌识别 车牌分割 智能交通 神经网络
- 王目树
- 作品数：13被引量：75H指数：6
- 供职机构：北京科技大学自动化学院
- 研究主题：智能交通 车牌提取 图像能量 车牌识别 车牌分割
- 周庆标
- 作品数：22被引量：13H指数：2
- 供职机构：浙江工业职业技术学院
- 研究主题：车牌识别 神经网络 粒子群优化算法 IPV6 移动IPV6
- 王启立
- 作品数：146被引量：452H指数：12
- 供职机构：中国矿业大学化工学院
- 研究主题：通风机 罐车 石墨 多孔介质 PLC
