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車牌自動識別國內外發展現狀
編輯:濟南齐发娱乐智能科技   時間:2017-11-06

車牌自動識別國內外發展現狀 


中國車牌的格式與國外有較大差異且車牌識別技術研究起步較晚,所以國外關於車牌識別的研究對於中國僅具有參考價值,其在中國的應用效果不能達到其在國內的應用效果,但在其識別係統中所采用的各種思想和算法可以為我國所借鑒。車牌識別係統自進入中國以來,迅速吸引大量的學者開始從事這方麵的研究,並提出了很多新穎便捷的算法。中國科學院自動化研究所的劉智勇等人開發的係統在一個樣本容量為3170的樣本集中,車牌定位的準確率為99.41%,切割準確率為94.62%,這套係統後來被漢王公司的車牌識別係統采用,取得了較好的效果。南京大學的熊軍等提出基於字符紋理特征的定位算法,其準確率高達95%。華中科技大學的陳振學等人提出一種新的車牌圖像字符分割和識別算法,使用一維循環清零法,先對垂直投影圖進行一次掃描,有效的清除雜點與間隔符,其分割正確率達到96.8%。浙江大學的潘雲鶴、張引等提出彩色邊緣算子Color Prewitt 、彩色邊緣檢測和區域生長相結合的定位算法,算法非常簡單,作用顏色空間廣,牌照區域易於與背景分離,但其存儲量和計算量比較大,不能滿足實時性的要求。而且當車牌區域的顏色與附近顏色區別不大時,定位失誤機率增加。國內還有許多學者也在進行這方麵的研究且取得可觀的研究成果。 

車牌識別技術方麵的研究國外起步較早。早在20世紀80年代,便開始有一些零散的圖像處理方法應用車牌識別的某些方麵。在這個階段,車牌識別技術的研究還沒有形成係統,通常采用簡單的圖像處理來解決某些具體問題,且最終結果通常都需要進行人工幹預。 

20世紀90年代後,車牌識別的係統化的研究剛起步。典型的例如1990年A.S.Johns-on等人提出車牌自動識別係統的構想,主要分為圖像分割、特征提取與模板構造、字符識別三個部分來完成車牌的自動識別。同年R.A.Lotufo采用基於視覺字符識別技術處理所獲得的圖像,先在二值化圖像中找到車牌區域,然後利用邊界跟蹤技術獲得字符特征,再將最鄰近分類結果和字符庫中的字符作比較,然後得出一個或幾個車牌候選號碼,接下來對這些號碼進行核實檢查,確定該車牌號碼是否為要識別的號碼。這個時期的車牌識別技術在識別正確率方麵獲得較大突破。


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