【摘 要】
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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
【机 构】
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长安大学信息工程学院; 交通运输部公路科学研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51278058);交通运输部信息化重大专项项目(2012-364-812-105);交通运输部基础应用项目(2015 319 812 060);陕西自然科学基金项目(S2013JC9397);陕西省交通运输厅项目(13-43X)
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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。
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