資料介紹
提出了一種新的粗定位和精細(xì)定位相結(jié)合的車牌定位方法。首先采用一種基于垂直邊緣和車牌句法的車牌粗定位算法,確定車牌候選區(qū)域,剔除偽區(qū)域,粗定位可以快速地將
車牌從原始車輛圖像中截取出來(lái),同時(shí)精確確定車牌的上下邊界。然后再進(jìn)行基于旋轉(zhuǎn)差分投影的車牌水平精確定位與傾斜校正,由于水平定位和傾斜校正同時(shí)進(jìn)行,提高了水平分割的精度并降低了定位時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明該混合方法能快速、精確地進(jìn)行車牌定位,有效地解決了復(fù)雜背景下的車牌定位精度不高的問(wèn)題,同時(shí)對(duì)模糊車牌具有很強(qiáng)的抗干擾性。
關(guān)鍵詞:粗定位;偽區(qū)域;車牌句法;車牌定位;
Abstract: A new hybrid method for license plate position is proposed based on rough position and precision position. Firstly, a rough position algorithm based on rough edge and plate syntax is adopted to decide the candidate region and discard pseudo-region, which can find the plate image from the original vehicle image rapidly and decide its upper and lower borders. Secondly, level accurate position and incline correction are done on the basis of rotating difference projection. Because of their concurrence, level segmentation accuracy is improved and positioning time is reduced. The experimental research shows that the hybrid position method can be used to solve some problems such as lower accuracy in complicated scenes in terms of its rapid speed, high accuracy, good self- adaptivity, and anti-disturbance.
Keywords: rough location;pseudo-region; plate syntax; plate position;
車牌從原始車輛圖像中截取出來(lái),同時(shí)精確確定車牌的上下邊界。然后再進(jìn)行基于旋轉(zhuǎn)差分投影的車牌水平精確定位與傾斜校正,由于水平定位和傾斜校正同時(shí)進(jìn)行,提高了水平分割的精度并降低了定位時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明該混合方法能快速、精確地進(jìn)行車牌定位,有效地解決了復(fù)雜背景下的車牌定位精度不高的問(wèn)題,同時(shí)對(duì)模糊車牌具有很強(qiáng)的抗干擾性。
關(guān)鍵詞:粗定位;偽區(qū)域;車牌句法;車牌定位;
Abstract: A new hybrid method for license plate position is proposed based on rough position and precision position. Firstly, a rough position algorithm based on rough edge and plate syntax is adopted to decide the candidate region and discard pseudo-region, which can find the plate image from the original vehicle image rapidly and decide its upper and lower borders. Secondly, level accurate position and incline correction are done on the basis of rotating difference projection. Because of their concurrence, level segmentation accuracy is improved and positioning time is reduced. The experimental research shows that the hybrid position method can be used to solve some problems such as lower accuracy in complicated scenes in terms of its rapid speed, high accuracy, good self- adaptivity, and anti-disturbance.
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