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车牌识别一体化方案

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2015-11-16【

尽管在过去的几十年中车牌识别技术(LPR)获得了不小的成功,但他们中却没有可以处理多样式的车牌识别摄像机( LPS)的方法,尤其是当车牌是不同的国家的时候很少有有效的。在本文中,我们提出了一种新方法,用量化参数来表不多种类风格的车牌,即,车牌的旋转角度,车牌极线的数量,字符类型与格式。在识别过程中是由相关的算法,即车牌转动,车牌线分割,字符识别L格式的匹配算法来实现的,这四个参数要识别特殊风格的车牌,用户可以通过定义相应的参数值米自由配置该方法,然后通过有关算法来实现识别。此外每个车牌的识别时都会对比以前的车牌识别结果,这样就可以实现在更快,更精确的识别。本文提出的方法在多次车牌图像识别中达到的准确性,证明了其有效性自动车牌识别(LPR)技术在过去几十年一直是一个实用的技术。应用到众多的程序中如:自动收费系统,刑事追求和交通执法中。虽然有些新颖的技术例如RFID(射频识别),WSN(无线传感器网络)等,已提出汽车ID图像数据识别,但在目前的智能交通系统中因为它的方便性和成本低的优势车牌识别技术依然是不可或缺的车牌识别一般分为三个步骤车牌检测,字符分割和字符识别该检测步骤大致为,

在车脾和非车牌区域中逐步分割出符合车牌的字符与符号,最后一步是将灰色级别的图像块通过预先定义的识别成字符/符号模型,识别每个图像并在车牌中找出唯一有准确轮廓的字符。车牌识别技术虽然有很长的研究历史,但它仍然是为了应对所提出的各种需求而产生的,而车牌风格的变化是它发展的动力例如:(1)外观变化引起的变化的图像捕获条件。(2)风格的变化,从一个国家到另—个都不同。(3)模式的变化,当政府发布新的车牌格式。经过综合分析各种风格的车牌特性,我们总结出四个因素,即旋转角度,线数字,字符类型和格式。一般来说,上述四个因素的任何变化都可能导致车牌识别技术的变化。进而车牌样式或外观都会影响检测,分割和识别算法。如果一个车牌有一个大的旋转角度,这会加大车牌矫正,分割割和识别的算法工作。如果多于一个字符行在一个车牌中,在分割过程之前还要进分离算法。随着字符类型的变化,当我们要让应用方法从一个国家到另一个,那么重新定义识别能力的模型就是必要的了。更重要的是车牌风格的变化需要算法本身来调整。

使分段和确认候选字符时可以匹配最好的车牌格式。过去儿年我们提出了儿种方法米针对多国的车牌和各种各样的车牌,但他们中却没有儿个可以全而解决该问题。他们中有些人宣称已经具有了多国车牌处理并重新检测与分割规则和识别模型的能力。在本文中,我们提出一个可适应许多风格的车牌检测方法,特别是在识别不同国家车牌上。另外,通过定义作为参数的四个因素。用户可以自由调整应变的参数的范围,而且同时,该方法将自身也可以进行调整,达到更快,更准确的效果。和现有的车牌识别技术类似,我们也提供了详细的车牌检测,分割和识别算法。所不同的是,我们注重昀是可配置的框架进行车牌识别和多样式的车牌识别方法,而不是每种算法的性能。


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