2008年10月3日星期五

高性能的车牌识别系统

引用本文: 刘济林,宋加涛,丁莉雅,马洪庆,李培弘.高性能的车牌识别系统[J].自动化学报,2003,29(3):457-465.

作者姓名: 刘济林 宋加涛 丁莉雅 马洪庆 李培弘

作者单位: 浙江大学信息与通讯工程研究所 杭州310027中国 (刘济林,宋加涛,丁莉雅,马洪庆),浙江大学信息与通讯工程研究所 杭州310027中国(李培弘)

基金项目: SupportedbyNingboYouthFoundation ( 0 2J2 0 10 2 0 2)andKeyLaboratoryofIntegrateInformationNetworkTechnol ogy,ZheJiangProvince,P .R .China( 11140 2 J3 0 174)

摘 要: 描述了一个车辆牌照识别系统,该系统首先利用车辆位置传感器和图像采集卡来自动获取车辆图像并传输至计算机,然后识别车牌字符,结合网络技术。特定车牌信息和车辆图像可以很方便地从远端检索到,文中介绍了该系统的结构及工作流程,以及两种字符的识别方法:基于PCA—LSM的有限中文字符识别方法和基于结构特征分析的字母及数字字符识别方法,在实际应用环境下,该系统的日间整体识别率超过97%,夜间整体识别率超过95%。

关 键 词: 车牌识别系统 图像采集卡 字符识别 计算机 中文字符识别

Vehicle License Plate Recognition System with High Performance

Abstract.Vehicle License Plate Recognition System with High Performance[J].Acta Automatica Sinica,2003,29(3):457-465.

Authors: Abstract

Abstract: We present our License Plate Recognition (LPR) System. Using vehicle position sensors and image acquisition card, it captures images of the vehicles automatically and sends the images to computer, then recognizes characters of the vehicle plate. Combined with the web technique, information of certain plates and the images of the vehicles can be browsed conveniently from remote sites. The system frame and workflow of our LPR System are introduced. Some problems and two of our proposed character recognition methods, i.e. method based on PCA-LSM for limited Chinese character recognition and method based on structural feature analysis for alphabetic and digital character recognition, are addressed in full details. The field applications under practical conditions show that the whole recognition rate of our system is over 97% in daytime and 95% at night.

Keywords: Vehicle license plate character recognition PCA-LSM structural features
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
引证文献(本文共被引10次):
[1] 童剑军 邹明福.基于监控视频图像的车辆测速[J].中国图象图形学报,2005,10(2):192-196.
[2] 张庆丰 岑豫皖 杜培明.数显数字字符图像特征提取算法的研究与实现[J].计算机技术与发展,2007,17(11):39-41,45.
[3] 张庆丰,岑豫皖,杜培明.数显数字字符图像特征提取算法的研究与实现[J].微机发展,2007,17(11):39-41.
[4] 黄建,刘昊.一种快速车牌图像定位方法[J].山西电子技术,2007(6):45-47.
[5] 李雪,贺昱曜,伯绍波.基于数学形态学的灰度图像车牌字符提取算法[J].微电子学与计算机,2007,24(12):157-160.
[6] 平源,李慧娜.快速精确识别车牌字符的方法[J].计算机工程与设计,2008,29(9):2410-2412.
[7] 吴成东,樊玉泉,张云洲,刘濛.基于改进KPCA算法的车牌字符识别方法[J].东北大学学报(自然科学版),2008,29(5):629-632.
[8] 孟杰 伯绍波 苏诗琳.基于灰度图像的车牌字符提取算法研究[J].微计算机信息,2007,23(25):254-255,188.
[9] 张庆丰 周芳 岑豫皖.一种数显仪表动态字符快速识别算法[J].工业控制计算机,2007,20(6):5-46,49.
[10] 张红云 苗夺谦 夏富春 王真.一种新的票据自动识别系统[J].同济大学学报(自然科学版),2006,34(7):965-969.

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