基于独特边缘检测算法与物联网更智能解析的高效车牌检测
神经与进化计算
2017-10-31 v1
摘要
车辆在现代交通系统中起着至关重要的作用。车牌为任何车辆提供了一种标准的识别手段。为此，自动车牌识别系统被开发出来。其包含四个主要步骤：所获图像的预处理、车牌区域提取、分割与字符识别。在早期研究中，直接应用 Sobel 边缘检测算法或施加阈值作为提取车牌区域的关键步骤，当所捕获图像受到高强度光照时无法产生有效结果。形态学运算的使用会在分割过程中造成字符畸变。我们提出了一种新颖算法，通过独特的边缘检测算法来解决上述问题。频繁创建和更新所需车辆数据库也是一项繁琐任务。该问题通过物联网(IoT)的使用得以解决，可随时从任意模块创建并更新在线数据库。此外，通过 IoT 我们将某一地理区域内的所有摄像头连接至一台服务器，以创建一只“万能眼”，这相比每个摄像头附带手动数据库用于识别，大幅提升了追踪车辆的概率。
引用
@article{arxiv.1710.10418,
title = {Efficient Licence Plate Detection By Unique Edge Detection Algorithm and Smarter Interpretation Through IoT},
author = {Tejas K and Ashok Reddy K and Pradeep Reddy D and Rajesh Kumar M},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.10418},
year = {2017}
}
备注
Paper has been submitted to SocPros17, 7th international conference on soft computing and problem solving, Scopus indexed. If accepted paper will be published in AISC series SPRINGER. Some of the extended/modified selected quality papers will be published in a Special Issue of 'Swarm and Evolutionary Computation journal, Elsevier (SCI). 10 pages