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车牌自动识别国内外发展现状
编辑:济南元鸿智能科技有限公司   时间:2017-11-06

车牌自动识别国内外发展现状 


中国车牌的格式与国外有较大差异且车牌识别技术研究起步较晚,所以国外关于车牌识别的研究对于中国仅具有参考价值,其在中国的应用效果不能达到其在国内的应用效果,但在其识别系统中所采用的各种思想和算法可以为我国所借鉴。车牌识别系统自进入中国以来,迅速吸引大量的学者开始从事这方面的研究,并提出了很多新颖便捷的算法。中国科学院自动化研究所的刘智勇等人开发的系统在一个样本容量为3170的样本集中,车牌定位的准确率为99.41%,切割准确率为94.62%,这套系统后来被汉王公司的车牌识别系统采用,取得了较好的效果。南京大学的熊军等提出基于字符纹理特征的定位算法,其准确率高达95%。华中科技大学的陈振学等人提出一种新的车牌图像字符分割和识别算法,使用一维循环清零法,先对垂直投影图进行一次扫描,有效的清除杂点与间隔符,其分割正确率达到96.8%。浙江大学的潘云鹤、张引等提出彩色边缘算子Color Prewitt 、彩色边缘检测和区域生长相结合的定位算法,算法非常简单,作用颜色空间广,牌照区域易于与背景分离,但其存储量和计算量比较大,不能满足实时性的要求。而且当车牌区域的颜色与附近颜色区别不大时,定位失误机率增加。国内还有许多学者也在进行这方面的研究且取得可观的研究成果。 

车牌识别技术方面的研究国外起步较早。早在20世纪80年代,便开始有一些零散的图像处理方法应用车牌识别的某些方面。在这个阶段,车牌识别技术的研究还没有形成系统,通常采用简单的图像处理来解决某些具体问题,且最终结果通常都需要进行人工干预。 

20世纪90年代后,车牌识别的系统化的研究刚起步。典型的例如1990年A.S.Johns-on等人提出车牌自动识别系统的构想,主要分为图像分割、特征提取与模板构造、字符识别三个部分来完成车牌的自动识别。同年R.A.Lotufo采用基于视觉字符识别技术处理所获得的图像,先在二值化图像中找到车牌区域,然后利用边界跟踪技术获得字符特征,再将最邻近分类结果和字符库中的字符作比较,然后得出一个或几个车牌候选号码,接下来对这些号码进行核实检查,确定该车牌号码是否为要识别的号码。这个时期的车牌识别技术在识别正确率方面获得较大突破。


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