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车牌识别软件里成熟的车牌定位算法

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2015-08-22【

  为了使车牌识别软件系统定位的准确率提高,在现阶段比较成熟的车牌定位方法,有基于遗传算法的定位、数学形态学的方法、神经网络定位。

状元彩票官网 车辆牌照一般安装在汽车出厂时设置号牌的位置或者前面号牌安装在前保险杠正中央,通过拍摄固定距离的车辆图像,可以保证车牌在图片中的大小基本一致,对车牌定位程序计算车牌位置有着极大的帮助。必须提高提取到车辆的图像质量,我们可以通过设置车辆触发嚣,拍摄固定距离和范围内的车辆图像。这样可以较为合理设置成像设备的光圈、焦距等技术参数,得到比较满意的图像质量。

  1、基于遗传算法的定位

  车牌识别软件在达尔文进化论和孟德尔遗传变异理论基础上发展起来的一种随机搜索寻优算法,它通过模拟生物进化的形式,完成对某个目标函数的全局优化。车牌定位是寻找一个符合“车牌区域特征”最佳区域的过程,本质上就是从参量空间寻找最优定位参量的问题,而寻找参量空间的最优解正是遗传算法最擅长的,但是在实时系统中,车牌定位速度受遗传算法中迭代次数影响很大。

  2、基于数学形态学的方法

  首先要把车牌图像转化成BMP文件,然后将图像灰度化,接着对图像进行中值滤波,下一步进行Sobel纵向边缘检测,即增强车牌纵向边缘,边缘检测后进行二值化处理。运用数学形态学的膨胀、区域填充和腐蚀对二值图像进行处理,可以得到几个车牌候选区,然后利用面积、车牌长宽比和垂直投影综合分析,准确定位车牌区域。

  3、车牌识别软件基于神经网络定位

  多层前向神经网络是最流行、最成熟的人工神经网络。误差反向传播(BP)算法又是应用中首选的算法。BP算法是由两部分组成:信息的正向传递与误差的反向传播。在正向传播的过程中,输入信息从输入层经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层没有得到期望的输出,则计算输出层的误差变化值,然后反向传播,通过网络将误差信号沿原来的连接通路反向传播,修改各层神经元的权值直至达到期望的目标。样本图像的选择用什么样的样本来训练网络,网络就具备了认知该类样本的能力。所以对车牌和背景反复采样,并且注重不同条件下的各种图像,以实现网络的泛化。可根据车牌的长宽比、面积、纹理、颜色等特性找出牌照区域,该方法在复杂背景、不同光照下均有较好效果,但需要对各种可能出现的牌照和待识别的字符进行训练,计算量较大。


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