公路交通科技
公路交通科技
공로교통과기
JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT
2015年
7期
140-148
,共9页
潘勇%赵佳乐%徐志刚%赵祥模
潘勇%趙佳樂%徐誌剛%趙祥模
반용%조가악%서지강%조상모
交通工程%车牌定位%图像纹理方法%低照度环境%Randon变化%模板匹配
交通工程%車牌定位%圖像紋理方法%低照度環境%Randon變化%模闆匹配
교통공정%차패정위%도상문리방법%저조도배경%Randon변화%모판필배
traffic engineering%license plate location%image texture method%low illuminance environment%Randon change%template matching
在深入分析低照度环境下车牌图像特征的基础上,提出一种低照度环境下的车牌识别算法.该算法利用车牌区域水平灰度投影具有的显著纹理特征寻找车牌可能存在的区域作为车牌候选区.然后根据候选区域中的灰度分布特征确定最终的车牌位置.针对汉字与字母数字的结构上的差异,分别采用2种模板对汉字和数字字母进行了识别.对157张低照度条件下的车牌抓拍图像进行了算法测试.结果表明:提出算法的车牌定位准确率为97.46％,字符分割准确率为97.10％,字符识别准确率为94.71％,基本满足了实际工程需求.
在深入分析低照度環境下車牌圖像特徵的基礎上,提齣一種低照度環境下的車牌識彆算法.該算法利用車牌區域水平灰度投影具有的顯著紋理特徵尋找車牌可能存在的區域作為車牌候選區.然後根據候選區域中的灰度分佈特徵確定最終的車牌位置.針對漢字與字母數字的結構上的差異,分彆採用2種模闆對漢字和數字字母進行瞭識彆.對157張低照度條件下的車牌抓拍圖像進行瞭算法測試.結果錶明:提齣算法的車牌定位準確率為97.46％,字符分割準確率為97.10％,字符識彆準確率為94.71％,基本滿足瞭實際工程需求.
재심입분석저조도배경하차패도상특정적기출상,제출일충저조도배경하적차패식별산법.해산법이용차패구역수평회도투영구유적현저문리특정심조차패가능존재적구역작위차패후선구.연후근거후선구역중적회도분포특정학정최종적차패위치.침대한자여자모수자적결구상적차이,분별채용2충모판대한자화수자자모진행료식별.대157장저조도조건하적차패조박도상진행료산법측시.결과표명:제출산법적차패정위준학솔위97.46％,자부분할준학솔위97.10％,자부식별준학솔위94.71％,기본만족료실제공정수구.
