一种基于边缘的车牌识别系统精度增强实时高效方法
计算机视觉与模式识别
2014-07-25 v1
摘要
车牌识别在交通监控和停车管理中发挥着重要作用。为了更好地提供服务，对这些交通工具进行管理和限制变得至关重要。本文提出了一种快速实时的方法，适用于检测存在倾斜且图像质量较差的车牌。在所提出的方法中，首先利用自适应阈值将图像转换为二值模式。然后利用边缘检测和形态学操作定位车牌号码，若车牌存在倾斜则予以校正。随后使用图像处理技术区分字符。最后，采用 K 近邻 (KNN) 分类器进行字符识别。该方法在包含不同背景、距离和视角的可用数据集上进行了测试，车牌正确提取率达到 98%，字符识别率达到 99.12%。此外，我们在波斯车辆数据集上测试了字符识别阶段，取得了 99% 的正确识别率。
引用
@article{arxiv.1407.6498,
title = {Real-Time and Efficient Method for Accuracy Enhancement of Edge Based License Plate Recognition System},
author = {Reza Azad and Babak Azad and Hamid Reza Shayegh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.6498},
year = {2014}
}
备注
2013 First International Conference on computer, Information Technology and Digital Media. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1407.6321