本文選題：交通工程　切入點(diǎn)：車牌定位　出處：《公路交通科技》2015年07期

【摘要】：在深入分析低照度環(huán)境下車牌圖像特征的基礎(chǔ)上,提出一種低照度環(huán)境下的車牌識(shí)別算法。該算法利用車牌區(qū)域水平灰度投影具有的顯著紋理特征尋找車牌可能存在的區(qū)域作為車牌候選區(qū)。然后根據(jù)候選區(qū)域中的灰度分布特征確定最終的車牌位置。針對(duì)漢字與字母數(shù)字的結(jié)構(gòu)上的差異,分別采用2種模板對(duì)漢字和數(shù)字字母進(jìn)行了識(shí)別。對(duì)157張低照度條件下的車牌抓拍圖像進(jìn)行了算法測(cè)試。結(jié)果表明:提出算法的車牌定位準(zhǔn)確率為97.46%,字符分割準(zhǔn)確率為97.10%,字符識(shí)別準(zhǔn)確率為94.71%,基本滿足了實(shí)際工程需求。
[Abstract]:On the basis of in-depth analysis of license plate image features in low illumination environment, A license plate recognition algorithm in low illumination environment is proposed. The algorithm uses the significant texture features of the horizontal gray projection of the license plate region to find the region that the license plate may exist as the license plate candidate region. To determine the final location of the license plate. In view of the structural differences between Chinese characters and alphanumeric characters, In this paper, two templates are used to recognize Chinese characters and numerals, and 157 images with low illumination are tested. The results show that the accuracy of license plate location is 97.46 and the character segmentation is accurate. The accuracy rate is 97.10 and the accuracy of character recognition is 94.71.
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)信息工程學(xué)院;交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51278058) 交通運(yùn)輸部信息化重大專項(xiàng)項(xiàng)目(2012-364-812-105) 交通運(yùn)輸部基礎(chǔ)應(yīng)用項(xiàng)目(2015 319 812 060) 陜西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(S2013JC9397) 陜西省交通運(yùn)輸廳項(xiàng)目(13-43X)
【分類號(hào)】：U495;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1673841