[发明专利]粤港两地车牌定位方法有效
申请号: | 200710050912.X | 申请日: | 2007-12-20 |
公开(公告)号: | CN101183425A | 公开(公告)日: | 2008-05-21 |
发明(设计)人: | 罗以宁;蒋欣荣;周欣 | 申请(专利权)人: | 四川川大智胜软件股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06T5/00;G06K9/46 |
代理公司: | 成都信博专利代理有限责任公司 | 代理人: | 舒启龙 |
地址: | 610045四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 粤港 两地 车牌 定位 方法 | ||
技术领域
本发明属于图象处理技术领域,特别涉及车辆牌照的自动识别技术。
背景技术
近年来,随着城市交通的发展,智能交通系统的应用日益广泛,对智能交通系统的研究也越来越深入。车牌识别是其中一个重要的技术环节。车牌识别技术可以广泛地应用于高速公路自动收费、城市道路监控、停车场管理、海关过往车 辆自动登记等方面,给交通管理部门提供了极大的方便。随着图象处理技术的发展,车牌识别系统已日趋成熟。详见文献:
(1)Shyang-Lih Chang,Li-Shien Chen,Yun-Chung Chung,and Sei-Wan Chen,“Automatic License Plate Recognition”,IEEE Trans.On IntelligentTransportation Systems,vol.5,No.1,March 2004,pp.42-53
(2)Christos Nikolaos E.Anagnostopoulos,Ioannis E.Anagnostopoulos,Vassili Loumos,and Eleftherios Kayafas,“A License Plate-RecognitionAlgorithm for Intelligent Transportation System Applications”,IEEE Trans.On Intelligent Transportation Systems,vol.7,No.3,September 2006,pp.377-392
在车牌识别系统中,车牌的定位是其中非常关键的环节,定位的准确率直接影响到整个系统的识别正确率。目前,常见的车牌定位方法有:
1.基于边缘统计与形态学的车牌定位方法
其中比较有代表性的研究是下列两篇文献:
(1)S.Z.Wang and H.M.Lee,“Detection and recognition of licenseplate characters with different appearences,”in Proc.Conf.Intell.Transp.Syst.,2003,vol.2,pp.979-984.
(2)B.Hongliang and L.Changping,“A hybrid license plate extractionmethod based on edge statistics and morphology,”in Proc.ICPR,2004,pp.831-834.
这种方法通过检测垂直边缘、边缘统计分析和形态学操作实现车牌定位。由于不依赖于车牌的边框,因此这种方法可以应用于没有清晰车牌边框的图象,并且可以快速简单的实现。其缺点是对于包含复杂背景的车牌图象,由于其中含有丰富的边缘信息,容易导致定位失败。
2.基于颜色信息的车牌定位方法
其中比较有代表性的研究是下列两篇文献:
(1)X.Shi,W.Zhao,and Y.Shen,“Automatic license plate recognitionsystem based on color image processing,”in Lecture Notes on ComputerScience.vol.3483,O.Gervasi et al.,Eds.New York:Springer-Verlag,2005,pp.1159-1168.
(2)Zhu Wei-gang,Hou Guo-jiang,Jia Xing,“A study of locating vehiclelicense plate based on color feature and mathematical morphology.”SignalProcessing,2002 6th International Conference on,vol.1.Aug.2002,pp.748-751
这种方法利用车牌颜色与其他区域的颜色不相同的特征来定位车牌,其关键在于颜色的正确分割。其缺点是在光照不均匀的环境下,很难获得较高的定位准确率。对于模糊图象以及背景中包含丰富颜色信息的图象,也很难获得好的定位效果。
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