引用本文: 赵雪春,戚飞虎.基于彩色分割的车牌自动识别技术[J].上海交通大学学报,1998,32(10):4-9.
作者姓名: 赵雪春 戚飞虎
摘 要: 提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法.该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成.采用多层感知器网络(MLPN)对输入彩色图象进行彩色分割,通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出字符,由多级混合集成分类器给出字符识别的初步识别结果及置信度,经后处理得到最终结果.该方法识别正确率高、鲁棒性好,车牌定位正确率达98.6%,字符识别正确率达到95%以上,具有很好的实用技术指标.
关 键 词: 彩色分割 人工神经网络 混合集成分类器 车牌识别
Automatic Recognition of Vehicle License Based on Color Segmentation
Abstract: An approach for automatic recognition of a vehicle license using color segmentation and hierarchical hybird integrated classifier is presented. This approach consists of color segmentation, object locating, character recognition and post process modules. A multi layer perceptron networks (MLPN) is employed for stable color segmentation. Projection method is used to locate vehicle license plate based on the prior knowledge of fixed ratio of horizontal and vertical length of a plate and to extract characters in the plate. A hierarchical hybrid integrated classifier is used to recognize these characters, then a license database is used to verify recognition result given by hierarchical hybrid integrated classifier in order to improve the reliability of the recognition results. The experimental result show that the proposed approach is excellent in accuracy and robustness, the proper license plate locating rate is above 98.6% and the character recognition accuracy reaches 95%, and can be put into practical use.
Keywords: color segmentation artificial neural networks hierarchical hybrid integrated classifier vehicle license recognition
本文献已被 维普 等数据库收录!
引证文献(本文共被引67次):
[1] 张月红.竖向边缘生长的车牌定位算法[J].襄樊职业技术学院学报,2006,5(6):9-12.
[2] 周波 李剑锋 等.复杂环境下的汽车图像牌照定位方法[J].电脑与信息技术,2002,10(4):10-14.
[3] 徐剑峰 吴一全 周建江.基于SSDA匹配的车牌字符识别中问题的研究[J].应用科技,2006,33(9):37-40,47.
[4] 张思远 樊志远 吴仁彪.车牌识别预处理中的二值化及倾斜矫正算法[J].中国民航学院学报,2006,24(1):39-41.
[5] 沈全鹏 林德杰 何爽.基于像素分类的彩色车牌定位[J].自动化与信息工程,2007,28(2):32-34.
[6] 吴群波 王知行.利用连杆转角曲线进行平面连杆机构刚体导引的研究[J].哈尔滨工业大学学报,1999,31(5):1-4.
[7] 高伟 刘喜平.基于粗糙集的车牌字符识别方法[J].山西大学学报(自然科学版),2005,28(3):253-256.
[8] 全书海,薛志华,王琴.基于投影图像分布特征的车牌定位算法研究与实现[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2005,29(6):879-882.
[9] 郭招球 赵跃龙.小波变换和神经网络在车牌识别中的应用[J].信息技术,2005,29(11):17-19,78.
[10] 刘丽新,刘京刚.行扫描进行车牌上下边界定位的研究[J].仪器仪表学报,2005,26(8):1980-1982.
[11] 曹刚 游志胜 赵树龙.基于小波隐性马尔可夫树模型的车牌定位[J].电子科技大学学报(自然科学版),2004,33(5):515-518.
[12] 刘伟铭 赵雪平.一种基于扫描行的汽车车牌定位算法[J].计算机工程与应用,2004,40(6):223-225,232.
[13] 李文举 梁德群 张旗 樊鑫.基于边缘颜色对的车牌定位新方法[J].计算机学报,2004,27(2):204-208.
[14] 张玉姣 史忠科.基于连通体检测及投影法的牌照字符切分[J].小型微型计算机系统,2004,25(4):564-566.
[15] 王良红,王锦玲,梁延华.改进的Hough变换在校正汽车牌照倾斜中的应用[J].信息与电子工程,2004,2(1):45-48.
[16] 叶晨洲 宣国荣.车辆牌照字符识别[J].上海交通大学学报,2000,34(5):672-675.
[17] 王良红 冷建华.汽车倾斜牌照中字符的定位与提取[J].电讯技术,2003,43(4):59-62.
[18] 周铁平 王庆.一种新的汽车牌照快速定位方法[J].微计算机应用,2007,28(4):343-348.
[19] 李睿 皮佑国.一种车牌图像的快速定位算法[J].微型电脑应用,2003,19(8):46-48.
[20] 左奇 史忠科.一种基于数学形态学的实时车牌图象分割方法[J].中国图象图形学报,2003,8(3):281-285.
《Getting Things Done》读书笔记
-
本文来自 inertial 原创投稿。
我第一次听说《Getting Things
Done》这本书的时候误以为它和世面上的那些成功学书籍没什么区别,后来在不少书中看到了这个名字,也看见了很多人的推荐,由此产生了很大的兴趣。上个月正好有不少空闲,就抽时间把这本书读完了。
本来打算读英文原版,但是原版的生...
5 年前
没有评论:
发表评论