一种基于新特征的车牌检测方法
车牌定位
本人的毕设收集资料a.一些算法1．基于纹理特征的车牌定位法车辆图像随拍摄环境的变化而不同，然而车辆牌照具有不因外部条件变化而改变的特征。
车牌内有多个基本成水平排列的字符，字符和牌照底在灰度值上存在跳变，因而车牌这个矩形区域(包括边缘)有丰富的边缘存在，呈现出规则的纹理特征。
在传统的基于灰度分割技术上，这些特征为车牌定位研究提供了切实可行的依据。
基于纹理分析的方法利用车牌区域内字符纹理丰富的特征定位车牌，它对于光照偏弱、偏强、不均匀性、牌照倾斜和变形等情况不敏感。
但该方法应用于背景复杂的图像时，容易把一些纹理分布较丰富的非车牌区域定位进来，产生包含车牌在内的车牌候选区域，这是纹理分析方法的缺陷。
2．基于神经网络的定位算法利用神经网络来定位车牌是一类较为常见的方法。
本算法的基本步骤和各模块的功能如下：(1)神经网络训练模块：收集一定数量的车牌图像样本，归一化后输入至BP神经网络进行训练，达到预定的正确率后，训练结束。
本模块将获得一个对车牌敏感的BP神经网络。
(2)图像预处理模块：提取车牌前，对图像进行预处理；抑制噪声，提高图片质量。
(3)车牌定位模块：利用训练好的神经网络在图像中搜索车牌区域，定位车牌。
本方法的特点是从车牌区域特征来判别牌照，因此在搜索时会重点考虑以下表面特征(如边缘、对比度、纹理等)而忽视图像区域的内容。
有用信号的特征有时会误导搜索，如果因为定位模块忽视了非牌照区域包含的车牌特征信号点，将这些区域送入后续步骤将会影响车牌字符识别。
3基于特征统计的车牌定位基于特征统计的车牌定位利用车牌区域的结构特征和字符纹理特征。
车牌区域字符笔划变化含有丰富的边缘信息。
对整幅汽车图像进行边缘检测，车牌区域相对于其它非车牌区域含有更多的细节信息。
对边缘图像进行行或列扫描，该行或列灰度值跳变的次数明显不同非车牌区域的行或列，即基于特征统计的车牌定位方法。
此方法分为两个部分：粗定位和精确定位。
1．粗定位：粗定位是从车牌边缘检测后的图像中找出含有车牌的区域，并把它提取出来，考虑到车牌区域中存在大量笔画边缘点集，当线段扫描到车牌区域时，￡会大于某个阈值，这样就能初步找到横穿车牌区域的线段，然后以此线段为起点，上下平移扫描，利用车牌区域横向积分投影的连续性特征，定出车牌的上下边。
车牌识别实验报告
车牌识别实验报告车牌识别实验报告一、引言车牌识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，它在交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一次车牌识别实验的过程和结果，以及对该技术的评估和展望。
二、实验目的本次实验的目的是通过使用计算机视觉技术，实现对车辆车牌的自动识别。
通过该实验，我们希望验证车牌识别技术的准确性和可行性，并评估其在实际应用中的效果。
三、实验方法1. 数据收集我们采集了一组包含不同类型和风格的车牌图像数据，包括普通车辆、摩托车和电动车等。
这些数据来源于不同的场景，包括白天、夜晚和恶劣天气等条件下的拍摄。
2. 图像预处理为了提高车牌识别的准确性，我们对采集到的图像进行了预处理。
首先，我们使用图像处理算法对图像进行了去噪处理，去除了图像中的干扰信息。
然后，我们对图像进行了灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像，以便后续的处理。
3. 特征提取在进行车牌识别之前，我们需要从图像中提取出车牌的特征。
我们使用了一种基于边缘检测的方法，通过检测图像中的边缘来提取车牌的轮廓。
然后，我们根据车牌的形状和大小，进一步筛选出可能的车牌区域。
4. 字符分割在车牌识别中，字符分割是非常关键的一步。
我们使用了一种基于连通区域的方法，将车牌图像中的字符分割出来。
通过分析字符之间的间隔和相对位置，我们可以更准确地识别出每个字符。
5. 字符识别最后一步是对分割出的字符进行识别。
我们使用了一种基于深度学习的方法，训练了一个字符识别模型。
通过将字符图像输入到模型中，我们可以得到对应的字符标签，从而实现对车牌的识别。
四、实验结果经过实验，我们得到了一组车牌识别的结果。
在测试数据集上，我们的识别准确率达到了90%以上。
尤其是在白天和晴朗天气下，识别效果更加出色。
然而，在夜晚和雨天等恶劣条件下，识别准确率有所下降。
五、实验评估尽管我们的车牌识别系统取得了较好的结果，但仍存在一些问题和改进空间。
首先，恶劣天气条件下的识别准确率较低，需要进一步优化算法来提高鲁棒性。
基于人工智能的车牌识别系统设计与实现
基于人工智能的车牌识别系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，许多领域已经开始使用人工智能来实现自动化和智能化。
其中，基于人工智能的车牌识别系统已成为了当前最为普及的智能化产品之一。
这篇文章将会讨论这个主题，并介绍一种基于人工智能的车牌识别系统的设计与实现。
一、什么是基于人工智能的车牌识别系统？基于人工智能的车牌识别系统是一种利用图像处理和计算机视觉技术实现车牌自动识别和辨别的系统。
该系统通过采用计算机视觉算法，对车辆图片进行分析和提取，实现车牌号码的自动识别。
二、基于人工智能的车牌识别系统的应用领域基于人工智能的车牌识别系统具有广泛的应用领域，例如：(1) 道路交通：在道路交通管理中，可以使用车牌识别进行车辆通行管理和交通违法监控。
(2) 银行安保：在银行的现金运输中，可以使用车牌识别对车辆进行识别和管理。
(3) 物流配送：在物流配送中，可以使用车牌识别对货物进行跟踪和收发管理。
三、基于人工智能的车牌识别系统的优点相对于传统的车牌识别方式，基于人工智能的车牌识别系统有以下优点：(1) 高效：基于人工智能的车牌识别系统能够在短时间内完成对车牌的识别，提高识别的准确率和效率。
(2) 精准：基于人工智能的车牌识别系统能够准确地识别车牌号码，避免因人工识别造成的识别错误。
(3) 自动化：基于人工智能的车牌识别系统能够实现自动化的车牌识别，减少人工操作和管理。
四、基于人工智能的车牌识别系统的技术原理基于人工智能的车牌识别系统是通过图像处理和计算机视觉技术实现的。
它基本原理包括以下几个步骤：(1) 图像获取：首先获取车辆图片，包括车牌和车身。
(2) 图像处理：对获取的车辆图片进行图像预处理，包括降噪、增强、滤波、二值化等。
(3) 车牌检测：通过使用目标检测算法，对处理后的车辆图片进行车牌检测，确认车牌位置和边界框。
(4) 字符分割：对车牌进行字符分割，将车牌图像分成单个字符的图像，并去除多余杂质。
(5) 字符识别：对分割后的字符图像进行特征提取和分类器训练，用以进行字符识别。
车牌识别的方法
车牌识别的方法车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，能够将运动中的车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率均可达到99%以上。
车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。
它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。
当前，车牌识别技术已经广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、公路治超、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合，对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
目前车牌识别技术已经开始成熟，国内外厂商推出了一批性能优异的产品，开始在交通、公安、停车场、安防、小区、充电站、加油站、车服门店等许多领域得到了成功的应用。
目前的车牌识别产品除自动识别车牌号码外，有些产品比如深睛S-VX系列车牌识别一体机还能同时识别车牌颜色，车身颜色，车辆品牌及年代，完成相关图像的保存和记录。
根据应用条件和要求的不同，车牌识别产品也有多种类型。
从实现模式来说，分为软识别和硬识别两种。
软识别即车牌识别软件，基本是安装的PC端、服务器端，前端硬件设备采集视频或抓拍图片，传输到后端带有识别软件识别端进行识别，这种技术多数应用在前期模拟相机时代停车场，高速公路，电子警察，但这种方式针对分析端要求较高，如中间传输出现中断或者分析端出现重启情况，不可实时进行识别。
特别是在一些小型场景，比如停车场，加油站，新能源电动车充电站内，PC在岗亭或者机房，经常由于温度、潮湿等条件影响，会存在不稳定情况；另外在特定场景，由于天气、复杂环境、角度影响，识别率迟迟达不到很高标准，所以这项已经很少使用。
基于特征颜色的车牌边缘检测方法
Ｖｏ ． ４ １ ２ ．Ｎｏ ２ ．
Ｍａ ｙ．２ ００７
基 于特 征颜 色 的 车牌 边缘 检 测 方 法
郭 江 ，丰 义 ，朱程 辉
（． 疆 轻 Ｔ 职 业技 术 学 院 ， 疆 乌 鲁 木齐 ８ ０ ２ ；． 肥 ２ 业 大 学 电气 与 自动 化 ２ 程 学 院 ， 徽 合肥 ２ ０ ０ ） １新 新 ３０１２合 １ ２ １ ２ 安 ３ ０ ９
维普资讯
第２ ４卷 第 ２期 ２０ ０ ７年 ５月
新疆大学学报 （ 自然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＸｉｊ ｎ ｉｅ ｓｔ （ ｔ ｒｌＳ ｉｎ ｅ Ｅ ｉｉｎ） ｏ ｒ ａ ｏ ｎ ｉ ｇＵｎｖ ｒ ｉ Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｄ ｔ ａ ｙ ｏ
关 键 词 ：特 征 颜 色 ； 牌 ；边缘 检测 ；定 位 ； 似 度 车 相 中 圉分 类 号 ： ３ １４ ＴＰ ９ ． 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１０ —８ ９ ２ ０ ） ２０ ４— ５ ０ ０２ ３ （０ ７０ —２ ８０
Ａｐｐ ｏ ｃ ｏ ｈ ｃ ｅ Ｌｉ ｅ ｓ ａ ｅ Ｌ ｆ ｒ Ｖｅ ｉ ｌ ｃ ｎ ｅ Ｐｌ ｔ ｃ ｔｎｇ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ
ｏ ｈ ｒ ｓ ｂｏ ａ ｅ ｇｅ ｅ ｅ ｔｏ ａ ｇ ｉｈ ｔ ｅ ｉ ａ ｕｔ ｎ ｄ ｄ ｔ ｃ ｉｎ ｌ ｏｒｔ ｍ ． Ｔ ｈ ｓ ｌ ｒｔ ｈ ｏｕｇ ｙ ｕｔｌｚ ｓ ｈｅ ｏ ｏｒ ｅ ｔ ｒ ｓ ｎｄ ｌ ｒ ｉ ａｇｏ ｉｈｍ ｔ ｏｒ ｈｌ ｉｉｅ ｔ ｃ ｌ ｆ ａ ｕ ｅ ａ ａ ｇｅ ａ ｏｕｎ ｓ ｏｆｅ ｐｅ ｉ ｅ ａ ｅｓ ｔ ｍ ｏ ｔａｔ ｈａ ｈｅａ ｍ ｔ ｘ ｒｍ ｎｔ ｌｒ ｕｌｓｄｅ ｎｓ ｒ ｅ ｔ ｔｔ ｐｐｒ ｃ ｓｔ ｅ ｐｒ ｅ ｔｅ ｆｓｍ ｐ ｉｉｙ ａ ｐｐ ｉａ ｌｔ ｏａ ｈ ｈａ ｈ ｏｐ ｒ ｉｓ ｏ ｉ ｌｃｔ ｎｄ ａ ｌｃ ｂｉｉｙ． Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：Ｆｅ ｔ ｅ ｃ ｏｒ；Ｖｅｈｉｌ ｃ ｎｓ ａ ｅ；ｅ ｅ ｄｅ ｅ ｔｏｎ；ｓｍ ｉａｒｔ ａ ｕｒ ｏｌ ｃｅ Ｌｉｅ ｅ Ｐｌ ｔ ｄｇ ｔ ｃ ｉ ｉ ｌ ｉｙ
车牌识别算法总结
车牌识别算法总结车牌识别算法是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，旨在通过图像处理和模式识别技术来实现对车辆车牌的自动检测和识别。
本文将综述车牌识别算法的发展历程、常用的算法框架和关键技术，并对未来的研究方向进行展望。
一、发展历程车牌识别算法的发展可以追溯到上世纪90年代，最早的研究主要集中在车牌定位和字符分割等方面。
随着计算机计算能力的提升和深度学习技术的兴起，车牌识别算法取得了巨大的进展。
目前，车牌识别已经应用于交通管理、智能停车、安防监控等领域，成为计算机视觉领域的重要应用之一二、算法框架1.图像获取：车牌图像可以通过摄像头、监控摄像头、卫星图像等方式获取。
在车牌识别应用中，如何提取到清晰、无遮挡的车牌图像对于算法的准确性至关重要。
2.车牌定位：车牌定位是车牌识别算法的关键步骤，主要通过图像处理算法找到车辆图像中的车牌区域。
这一步骤通常包括颜色分析、形态学操作、边缘检测等技术。
此外，一些算法还可以通过车牌形状和尺寸的先验知识进行进一步筛选。
3.字符分割：字符分割是指将车牌图像中的字符区域切割出来。
由于字符之间的距离和大小不固定，字符分割是车牌识别算法的难点之一、常用的方法包括基于投影的方法、基于连通区域的方法和基于深度学习的方法。
4.字符识别：字符识别是车牌识别算法的最后一步，主要通过模式识别和机器学习方法来实现。
传统的方法包括基于模板匹配的方法、基于统计的方法和基于人工特征的方法。
而近年来，深度学习技术在字符识别方面取得了显著的进展，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型在文本识别领域取得了优异的表现。
三、关键技术在车牌识别算法中，有几个关键的技术对算法的准确性和鲁棒性有重要影响。
1.颜色分析：基于颜色的车牌定位算法是车牌识别中常用的方法之一、车牌的颜色通常有一定的先验知识，利用这一信息可以有效地提高车牌的定位准确率。
2.形态学操作：形态学操作是一种基于图像的形状和结构特征的图像处理算法，常用于车牌定位和字符分割中。
车牌识别发展史
车牌识别技术是指通过计算机视觉技术对车辆牌照进行自动识别和提取的技术。
其发展史可以分为以下几个阶段：
1. 早期阶段（1980年代-1990年代）：早期的车牌识别技术主要是基于模板匹配的方法，即通过人工设计的特征模板与待识别车牌上的特征进行比较，从而实现车牌号码的识别。
这种方法准确率不高，且对于不同字体、颜色、变形等变化较大的车牌难以适应。
2. 基于特征提取的阶段（1990s-2000s）：随着计算机视觉技术的不断发展，研究者开始探索基于特征提取的车牌识别方法。
这些方法主要是通过对车牌图像进行预处理，提取出车牌上的特征点，并建立相应的特征描述子，再通过模式匹配算法进行车牌号码的识别和定位。
这种方法相比于模板匹配方法具有更高的准确率和鲁棒性，但仍然存在一定的局限性，如对于遮挡、光照变化等场景的适应性较差。
3. 基于深度学习的阶段（2010s至今）：近年来，随着深度学习技术的兴起，研究者开始尝试将深度神经网络引入车牌识别领域。
这些方法主要采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对车牌图像进行特征提取和分类，并取得了较好的识别效果。
同时，这些方法还可以通过训练生成对抗网络（GAN）等技术进行车牌生成、伪造检测等任务，具有更强的应用潜力。
总体来说，随着计算机视觉技术和深度学习技术的不断发展，车牌识别技术也在不断演进和完善，未来还将继续朝着更加智能化、精准化的方向发展。
基于二值化图像的车牌识别算法研究
基于二值化图像的车牌识别算法研究车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其在交通管理、智能交通系统、安全监控等方面具有广泛的应用前景。
而基于二值化图像的车牌识别算法是车牌识别中的重要环节之一。
本文将对基于二值化图像的车牌识别算法进行研究，探讨其原理与实现方法。
首先，我们需要了解二值化图像的概念。
二值化是将图像从灰度或彩色图像转化为只包含两个像素值的图像的过程。
在车牌识别中，二值化可以将车牌区域与背景分离，便于后续的字符识别。
在实现二值化的过程中，常用的方法包括全局阈值法、自适应阈值法和基于颜色的二值化方法等。
全局阈值法是指通过设定一个阈值，将图像中所有像素值大于该阈值的像素置为白色，而将像素值小于阈值的像素置为黑色。
这种方法简单快速，但对于亮度变化较大的图像，其效果可能不理想。
为了克服全局阈值法的不足，自适应阈值法被提出。
自适应阈值法将图像分割为若干个小块，在每个小块内计算局部阈值，并将每个像素与其所在小块的局部阈值进行比较，从而实现二值化。
这种方法在处理亮度变化较大的图像时效果更好，但计算量较大。
基于颜色的二值化方法则是利用车牌的颜色特征进行二值化。
车牌通常具有固定的颜色，因此可以通过颜色阈值将车牌区域与背景区分开来。
这种方法对于不同颜色的车牌具有较好的适应性，但对于一些黑白车牌则可能不适用。
在得到二值化图像后，接下来是对图像进行车牌区域的定位。
车牌定位是车牌识别中的一个重要环节，其目的是将图像中的车牌区域准确地找出来。
常见的车牌定位方法包括颜色定位法、形状定位法和基于特征的定位法等。
其中，颜色定位法是通过颜色特征将车牌区域与背景区分开来。
这种方法需要先对图像进行颜色空间转换，然后根据车牌的颜色分布规律来进行车牌定位。
形状定位法则是通过车牌的形状特征来进行定位，例如通过匹配车牌边缘的形状信息来确定车牌区域。
基于特征的定位法则是通过分析车牌的特征，例如车牌字符的位置、字符间距等信息来进行定位。
基于边缘检测的车牌定位方法
基于边缘检测的车牌定位方法
基于边缘检测的车牌定位方法是一种基于边缘检测技术的车辆牌照定位方法，用于快速准确地检测和定位车牌。
首先，通过车牌定位、字符分割等步骤，将车牌从图像中提取出来。
其次，基于边缘检测技术，如Canny算子，进行图像的灰度转换、滤波降噪处理、差分计算幅值和方向等操作，从而确定车牌的边界。
另外，为了提高定位的准确性，还需要对非极大值抑制和滞后阈值进行计算和处理，以去除图像中不必要的干扰和噪声。
这一过程有助于我们确定车牌的准确位置。
值得注意的是，Sobel算子是最常用的边缘检测算子，能够提供边缘方向信息，如果边缘检测准确性较差，可能会导致插值效果变差，因此，需要选择最接近实际边缘方向的方向进行插值。
总的来说，这种方法具有速度快、定位准确等优点，在实际应用中已经得到了广泛的应用。
基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统
基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统车辆牌照识别和车牌追踪系统是一种基于图像处理的技术，用于自动识别和追踪车辆牌照。
它的应用范围广泛，涵盖了交通管理、安防监控、智能停车、智能交通等领域。
本文将对基于图像处理的车辆牌照识别与车牌追踪系统进行详细介绍。
一、背景介绍随着车辆数量的快速增长，传统的人工识别车牌的方式已经无法满足实际需求。
因此，车辆牌照识别和车牌追踪系统应运而生。
该系统利用计算机视觉和图像处理技术，将车牌中的字母和数字识别出来，并将识别结果用于后续的车牌追踪任务。
二、车辆牌照识别系统车辆牌照识别系统主要包括图像采集、车牌定位、车牌识别和字符识别等步骤。
首先，需要进行图像采集。
通过摄像头或者视频设备，获取车辆的图像数据。
图像采集过程中需要注意图像质量，以保证后续的车牌识别准确性。
接下来，进行车牌定位。
车牌定位是指从采集的图像中确定车牌的位置。
通常，车牌具有固定的形状和大小，可以通过图像处理算法来提取出车牌的特征并确定其位置。
然后，进行车牌识别。
车牌识别是指从定位的车牌图像中识别出车牌中的字母和数字。
车牌识别算法主要利用图像分割、特征提取和模式识别等技术，对车牌图像进行处理并识别出其中的字符信息。
最后，进行字符识别。
字符识别是指将车牌中的字母和数字转化为文本信息。
通常，字符识别算法采用模式匹配和机器学习等技术，通过训练模型来实现。
三、车牌追踪系统车牌追踪系统主要是基于车辆牌照识别系统的结果，对车辆进行跟踪追踪。
首先，需要建立一个车牌数据库。
将车辆牌照识别系统识别出的车牌信息存储在数据库中，包括车牌号码、车辆类型、颜色等信息。
接下来，进行车辆跟踪。
车辆跟踪是指在连续的图像帧中，根据识别出的车牌信息来追踪车辆的运动轨迹。
车辆跟踪算法通常采用目标检测和运动分析等技术，通过比对连续帧之间的差异来确定车辆的位置和运动信息。
最后，进行车辆识别和属性提取。
根据车牌数据库中存储的信息，对追踪到的车辆进行识别和属性提取，包括车辆品牌、型号、所有人等信息。
基于车牌识别技术的交通违法行为检测与处理系统研究
基于车牌识别技术的交通违法行为检测与处理系统研究交通违法行为的存在给社会治安和道路交通安全带来了很大的威胁。
为了提高交通管理的效率和道路交通的安全性，研发一种基于车牌识别技术的交通违法行为检测与处理系统具有重要意义。
本文将对这一系统的研究进行探讨，并分析其应用前景。
交通违法行为检测与处理系统是一种利用车牌识别技术的智能交通管理系统。
其主要目标是通过自动识别和记录车辆的违法行为，以便交通管理部门能够更加高效地进行追踪和处罚。
该系统主要由车载摄像头、图像处理算法、违法数据库和违法行为处理模块等组成。
首先，车载摄像头是整个系统的核心组件之一。
它可以通过高精度的图像采集设备实时获取车辆的图像信息。
通过车载摄像头，系统可以对车辆的车牌号码进行准确的识别和记录。
这对于违法行为的检测起到了至关重要的作用。
其次，图像处理算法是完成车牌识别的关键技术之一。
它通过对车辆的图像进行处理和分析，将车辆的车牌号码提取出来。
在这个过程中，涉及到图像预处理、特征提取、模式识别等多个步骤。
这些算法可以大大提高车牌识别的准确性和效率。
违法数据库是系统的另一个重要组成部分。
它存储了各种不同类型的交通违法行为数据，例如超速、闯红灯、不按规定道路行驶等。
通过与车辆的车牌号码进行匹配，系统可以实时判断车辆是否存在违法行为并记录下来。
这些数据可以用于追踪和分析交通违法行为，为交通管理部门提供决策依据。
最后，违法行为处理模块是系统的执行部分。
它根据违法行为的性质和严重程度，结合交通管理部门的规定，自动生成相应的处罚措施，例如罚款、扣分等。
这种自动化处理方式不仅减轻了交通管理部门的工作负担，同时也提高了违法行为的处理效率和公正性。
基于车牌识别技术的交通违法行为检测与处理系统具有广阔的应用前景。
一方面，它可以帮助交通管理部门提高执法效率，减少人力资源的浪费。
另一方面，通过自动化的方式来处理违法行为，可以减少人为的主观判断，提高处罚的公正性和一致性。
一种车牌定位的有效方法1
一种车牌定位的有效方法11．简介车牌定位在智能交通系统中的机动车辆牌照识别有着很重要的地位。
这篇论文介绍了一种实时的并且有效的牌照定位方法。
牌照的区域包括了很丰富的边缘以及文字信息，我们首先利用图形增强法以及Sobel算子将车子上垂直方向的边缘全部提取出来，接着运用行之有效的算法将大部分噪声背景和边缘移除，最后我们在剩余的边缘中用矩形窗来得到了牌照的区域并且将这个区域从车的原始图像中分离出来。
实验结果表明这个方法是很有效的。
Fig. 1. An example car image with 384 · 288 pixels and 256 gray levels （图1，有384×248象素和256级灰度的汽车图像实例）这篇论文旨在找到一个来认证个人身份证件如身份证、驾驶执照、照片等的方法。
这种方法尝以特定的图像处理方法从相关文件中得到一个图像签名。
在这里利用的是基于离散余弦转化的方法来获得这个签名的。
这给一些特别的文件提供了一种独特的相当压缩的签名，如果要应用于一个很庞大的数据库，这个签名也可以提供散列法索引，实验证明在大型数据库中使用可以达到预期目标。
个人身份认证文件比如护照、带照片的身份证、信用卡、选民身份证等等，现在都被很广泛的应用。
它们越来越多的被应用于像保险、银行、政府办公室的认证、医疗服务、航空、对进入有限制的区域的验证以及最近流行的电子商务等等各种领域。
但是除此以外，为了达到违法的目的已经出现了这类身份认证文件的赝品。
这是利用了图像技术的飞快进步，比如彩色打印、复制以及扫描。
赝品是伪造一个卡然后贴上其他人的照片来代替它真实的照片。
这样就制造了一个合法的卡，因为它上面的文字信息都是完全正确的。
这种卡能大行其道是因为现在使用中的卡没有将卡上的文字内容与照片联系起来。
本文我们设计了一种新的基于签名生成技术的新1图像，它可用来检测这些赝品。
这些签名会被保存在一个安全的数据库中，或者被保存在一个加密文件中。
一种新的二值化方法在车牌检测中的应用
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Ｇ Ｏ Ｙ ｎｉ，Ｓ Ｎ Ｈ ｎ Ａ ｕｊ ｅ Ｕ ａ
（ ｏ ｅｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ ，Ｎ ｎｉ ｎ ｅｓｙｏ Ａ ｒｎｕ ｃ ａｄＡ ｔ ｕ ａｔｓ ａｊ ｇ １０ ６ ｈｎ ） Ｃ ｌ ｇ ｆ ｍ ｕ ｒ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｙ ａｊ ｇＵ ｉ ｒｔ ｆ ｅ ａｔ ｓ ｎ ｓ ｏｎｕｉ ，Ｎ ｎｉ ０ １ ，Ｃ ｉ ｌ Ｃ ｅＳ ｅ ｏ ｎ ｖ ｉ ｏ ｉ ｒ ｃ ｎ２ ａ
Ａｂｔａ ｔ Ｔ ｅｂｎ ｒｚｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｕ ｅ ｎ Ｌｃ ｎｅ ｐａｅｌｃ ｔ ｎ（ Ｐ ｓｒ ｃ ｈ ｉａｙａｉ ｔｏ ｓｄ ｉ ｉｅ ｓ ｌｔ ｏ ａｉ Ｌ Ｌ）ｉ ｉ ｏｔｎ． Ｔ ｅｌｃ ｔ ｎ ｐ ｒ ｒ ｏ ｏ ｓ ｍｐｒ ｔ ｈ ｏ ａ ｏ ｅｆ ｍ— ａ ｉ ｏ
摘
要 车牌定位过程 中二值 化方法的选择 尤为重要 ，何时二值化以及选取何种 二值化 方法对检测结 果的影响 明
显。考虑到车牌 区域 有着丰富的边缘信 息 ，车牌 区域的 亮度 以及 区域 标准 差，能给二值 化 阈值提供 有价 值参 考信 息 ，
文 中根据 车牌的特征提 出了一种新的 自适应二值 化算法 ，并采用 区域融合及 连通域计 算方法提取 车牌 。实验证 明，此
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《2024年基于深度学习的车牌检测识别系统研究》范文
《基于深度学习的车牌检测识别系统研究》篇一一、引言随着人工智能和深度学习技术的快速发展，车牌检测识别系统在智能交通、安防监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于深度学习的车牌检测识别系统，通过分析其原理、方法及实现过程，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、车牌检测识别系统的基本原理车牌检测识别系统主要基于计算机视觉和深度学习技术，通过对图像或视频进行处理和分析，实现车牌的准确检测和识别。
该系统主要包括车牌检测、车牌定位、字符分割和字符识别等几个步骤。
1. 车牌检测：通过图像处理技术，从大量图像中筛选出包含车牌的图像。
2. 车牌定位：在检测到的图像中，通过颜色、形状、纹理等特征，定位出车牌的具体位置。
3. 字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，以便进行后续的字符识别。
4. 字符识别：通过深度学习算法对分割后的字符进行识别，最终得到车牌号码。
三、深度学习在车牌检测识别中的应用深度学习在车牌检测识别系统中发挥着重要作用，主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。
1. 卷积神经网络（CNN）：CNN具有强大的特征提取能力，可以自动学习图像中的特征，从而提高车牌检测和识别的准确率。
在车牌检测和定位阶段，CNN可以提取车牌的形状、颜色等特征，实现准确的车牌定位。
2. 循环神经网络（RNN）：RNN在字符分割和字符识别方面具有优势。
通过训练RNN模型，可以实现对字符的精确分割和高效识别。
此外，RNN还可以处理序列数据，因此在处理车牌号码这种具有时序特性的数据时具有较好的效果。
四、车牌检测识别系统的实现方法基于深度学习的车牌检测识别系统实现过程主要包括数据集准备、模型训练和系统测试三个阶段。
1. 数据集准备：收集包含各种场景、光照条件、车牌类型等多样化的图像数据，并进行标注，以便用于模型训练。
2. 模型训练：使用卷积神经网络和循环神经网络构建车牌检测识别模型，通过大量训练数据对模型进行训练，提高模型的准确率和鲁棒性。
使用计算机视觉技术进行车牌识别的常用软件介绍
使用计算机视觉技术进行车牌识别的常用软件介绍车牌识别是一种基于计算机视觉技术的应用，可以对车辆的车牌进行自动识别和识别信息的提取。
随着智能交通系统的发展和城市交通管理的需求增加，车牌识别技术已广泛应用于停车场管理、交通违规监测、智能高速公路等领域。
本文将介绍几种常用的车牌识别软件。
1. OpenALPROpenALPR是一款基于开源的车牌识别软件，提供了丰富的API接口和功能。
它可以通过实时视频流或静态图像进行车牌识别，支持多种类型的车牌（如小型车、摩托车、卡车等）。
OpenALPR具有较高的准确性和鲁棒性，并且可以在不同的环境下进行适应。
2. EasyPREasyPR是一个易于使用且功能强大的车牌识别框架。
它采用C++语言开发，具有较高的执行效率和准确性。
EasyPR提供了丰富的API接口，用户可以根据自己的需求进行二次开发。
该软件还支持多种车牌类型的识别，并提供了训练和测试模块，可以根据实际情况进行模型的训练和改进。
3. Plate RecognizerPlate Recognizer是一款基于云计算的车牌识别软件，它可以通过API接口与其他应用程序进行集成。
该软件使用深度学习算法进行车牌识别，提供了高准确率和稳定性。
Plate Recognizer支持多种车牌类型的识别，包括不同国家和地区的车牌。
并且它具有良好的扩展性和适应性，可以适应不同的场景需求。
4. MRTA-ANPRMRTA-ANPR是一款基于机器学习的车牌识别软件。
它提供了强大的车牌检测和识别功能，并且支持多字体的识别。
MRTA-ANPR具有较高的识别速度和准确性，在大规模车牌数据中也能保持良好的性能。
此外，该软件还提供了车牌颜色和型号的识别，可以对车辆进行更全面的识别和分析。
5. Tesseract-OCRTesseract-OCR是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以用于车牌识别。
计算机视觉技术在车辆识别中的应用研究
计算机视觉技术在车辆识别中的应用研究1. 引言计算机视觉技术是人工智能领域的一个重要分支，它通过计算机模拟人类的视觉系统，利用图像或视频数据进行分析和处理，从而实现对现实世界的理解和认知。
车辆识别作为计算机视觉技术的一个重要应用领域，广泛应用于交通管理、智能驾驶、安防监控等方面。
本文将探讨计算机视觉技术在车辆识别中的应用研究。
2. 车辆检测车辆检测是车辆识别的第一步，其目标是从图像或视频中准确地定位和检测出车辆的位置。
目前常用的车辆检测方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征点或边缘来进行车辆检测，如Haar特征、HOG 特征等。
而基于深度学习的方法则利用卷积神经网络（CNN）等模型，通过大量的训练数据学习到车辆的特征，从而实现车辆的准确检测。
3. 车辆分类车辆分类是车辆识别的关键步骤之一，其目标是将检测到的车辆按照类别进行分类，如轿车、卡车、摩托车等。
传统的车辆分类方法主要是利用人工设计的特征来进行分类，如车辆的颜色、形状等。
然而，这些方法受限于特征的表达能力和泛化能力。
随着深度学习的发展，基于深度学习的车辆分类方法逐渐崭露头角。
深度学习模型可以自动学习到车辆的高层次特征，从而实现更准确和鲁棒的车辆分类。
4. 车辆跟踪车辆跟踪是车辆识别的关键技术之一，其目标是在车辆检测的基础上，实现对车辆轨迹的跟踪和预测。
传统的车辆跟踪方法主要是基于目标的运动和外观特征来进行跟踪，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
然而，这些方法在复杂的交通环境下容易受到光照、遮挡等因素的干扰，导致跟踪结果不准确。
基于深度学习的车辆跟踪方法则通过利用深度网络对车辆进行特征表示和学习，能够更好地应对复杂的交通场景，实现准确的车辆跟踪。
5. 车辆属性识别车辆属性识别是车辆识别的一个重要研究方向，其目标是从车辆图像中识别出车辆的一些属性信息，如品牌、型号、颜色等。
车辆属性识别在智能交通和安防等领域具有重要的应用价值。
基于改进YOLOv5m的电动车骑行者头盔与车牌检测方法
基于改进YOLOv5m的电动车骑行者头盔与车牌检测方法作者：庄建军叶振兴来源：《南京信息工程大学学报》2024年第01期摘要：电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况，提出一种基于改进的YOLOv5m模型的头盔与车牌检测方法，在检测出骑行者未佩戴头盔的同时还能检测出电动车车牌．模型使用自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集进行训练，用DIOU损失函数代替GIOU损失函数，DIOU_NMS代替加权NMS，增强模型对密集骑行场景的识别能力.在Backone部位与预测中小目标的Neck部位加入ECA注意力机制，使得模型对中小目标的识别率有所提高;用K-means算法对锚框尺寸重新进行聚类.最后，改进Mosaic数据增强方式．实验结果表明：改进的 YOLOv5m 电动车骑行者头盔与车牌检测模型的 mAP 为 92.7％，较原 YOLOv5m 模型提高 2.15个百分点，较 YOLOv4-tiny、Faster RCNN 模型分别提高 5.7个百分点与 6.9个百分点．改进后的 YOLOv5m 模型能有效提高对头盔与车牌的识别率．关键词：头盔检测;车牌检测;YOLOv5m;注意力机制;DIOU;K-means算法;改进Mosaic数据增强中图分类号TP391.41文献标志码A0 引言电动车以节能、轻便、速度快等特点受到人们的青睐，越来越多的人在出行时选择电动车作为交通工具［1］．我国电动车社会保有量已经接近3亿辆．与此同时，与电动车相关的各类交通违法问题层出不穷，骑车不戴头盔的问题尤為突出．佩戴头盔可以对电动车骑行者起到很好的保护作用．2020年4月，“一盔一带”安全守护行动在全国各地开展，行动期间，公安交管部门将加强执法管理，依法查纠摩托车、电动自行车骑乘人员不佩戴安全头盔、汽车驾乘人员不使用安全带行为，助推养成安全习惯［2］．头盔与车牌检测分为传统检测方法和基于深度学习的检测方法两大类［3-7］．如今比较流行的检测方法为后者，研究人员提出了多种深度学习框架（如R-CNN［8］、Fast-RCNN ［9］、Faster-RCNN［10-11］、EfficientDet［12］、SSD［13］、YOLO［14-17］），用于解决头盔与车牌检测问题．例如：薛瑞晨等［18］采用通道和空间注意力模块的加权特征融合并结合密集连接网络，引入空间金字塔池化结构以增强特征，从而提高了模型对电动车头盔的检测精度;金雨芳等［19］在YOLOv4算法的3个特征图输出的基础上增加了128×128特征图输出，再对特征融合模块进行改进以实现特征重用，从而得到更好的安全帽检测分类结果;刘琛等［20］在SSD-Net引入类似视觉机制的模块并增加了类似人类视觉偏心率机制的RFB模块，使用Mosaic方法进行数据增强并采用余弦衰减学习率来优化网络，改进后的网络对头盔佩戴检测具有更好的应用效果;Min等［21］使用 K-means++聚类算法来选择最佳数量和大小的车牌候选框，修改YOLOv2模型的结构和深度，使得算法可以有效地将车牌与相似物体进行区分;王燕等［22］使用了Faster RCNN的总体架构，再融合Inception ResNet_v2网络进行特征提取以及最终的分类回归，得到精确的车牌定位效果;徐光柱等［23］通过扩展YOLOv3网络的输出维度，增设车牌顶点相对于矩形检测输出框角点的偏移量损失，从而准确检测车牌顶点．目前，大部分关于电动车检测的方法要么是对电动车骑行者头盔佩戴情况进行检测，要么是对电动车车牌进行检测，同时进行头盔和车牌检测的方法较少．本文对YOLOv5模型进行改进，首先用DIOU损失函数代替GIOU损失函数，DIOU_NMS代替加权NMS，同时在Backone部位与预测中小目标的Neck部位加入ECA注意力机制，接着用K-means算法对锚框尺寸重新进行聚类，最后，改进Mosaic数据增强方式．通过在自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集上进行训练，结果表明改进后的YOLOv5m模型对密集场景以及中小目标的识别率明显提升，可以更加准确地检测出未佩戴头盔的骑行者及其电动车车牌号，并可根据车牌号向未戴头盔骑行者进行追责．改进后的 YOLOv5m 模型在大样本、多场景数据集训练的基础上，可考虑向交通监管部门推广．1 YOLOv5m网络框架YOLO模型从YOLOv1到YOLOv5经过5个版本的更新．YOLOv5模型对输入端输入的数据集进行Mosaic数据增强，提升了模型对图片中小目标物体的识别率．YOLOv5模型具有识别率更高、识别速度更快的优点，它在Microsoft COCO官方对象检测数据集上取得了较好的结果，适用于电动车骑行者头盔与车牌检测．YOLOv5模型分为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 4个不同深度与宽度的网络．其中，YOLOv5s网络的深度与宽度最小，YOLOv5x网络的深度与宽度最大．随着网络深度与宽度的增大，模型识别准确率越高、运行速度越慢．本文折中选择准确率较高、运行速度较快的YOLOv5m模型对电动车骑行者头盔与车牌进行检测．输入端、Backbone、Neck、Prediction 4个部分共同组成了YOLOv5m模型的网络框架（图1）．YOLOv5m模型整体网络框架与v3、v4版本一致，但每部分中内容并不相同．1）输入端部分对输入的自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集进行Mosaic数据增强与自适应图片缩放等操作．2）Backbone部分由Focus与CSP等结构组成．Focus结构为YOLOv5m模型在YOLO系列模型中独有的结构．若输入Backbone的自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集为640×640×3的图片，Focus结构先把图片切片为320×320×12的特征图，再用32个卷积核对特征图进行卷积，320×320×12的特征图将会卷积成为320×320×32的特征图．模型不仅在Backbone部分添加CSP1_X结构，还创新性地在Neck部分添加CSP2_X结构，极大地减少了模型的运算量．3）Neck部分由FPN与PAN结构组成．FPN从上向下对上层的强语义信息进行上采样，与不同层的输出进行特征聚合．PAN自下而上的特征金字塔传递强定位信息．4）Prediction部分包含损失函数和非极大值抑制（NMS）．损失函数和NMS按照一定的规则在模型生成的众多头盔与车牌预测矩形框中为模型筛选出最为准确的预测矩形框．YOLOv5m选择GIOU作为损失函数，GIOU相对于IOU解决了模型生成的部分预测矩形框与图片标注的真实矩形框之间存在距离、不相交时损失为0的情况．同时，YOLOv5m模型采用加权NMS对模型生成的所有预测矩形框进行筛选，选出预测效果最好的预测矩形框作为预测结果．2 改进的YOLOv5m电动车骑行者头盔与车牌检测方法2.1 损失函数YOLOv5m模型采用GIOU作为模型的损失函数，GIOU解决了IOU对电动车骑行者头盔与车牌预测矩形框与标注矩形框之间因没有相交而无法优化的问题［24］．如图2所示，若预测矩形框为C，标注矩形框为D，E为C、D两个矩形框的最小外接矩形，则GIOU损失函数的表达式如下：当预测矩形框在标注矩形框内部时，GIOU将会退化为IOU，GIOU与IOU筛选预测矩形框时会得到相同的结果，GIOU将无法确认预测矩形框的具体坐标．即M∪N=M，其中，M表示电动车骑行者头盔与车牌的标注矩形框，N表示电动车骑行者头盔与车牌的预测矩形框．预测矩形框与标注矩形框包含情况如图3所示．因此，本文引入DIOU损失函数代替GIOU损失函数，DIOU在计算预测矩形框与标注矩形框之间重叠损失的同时也将计算预测矩形框与标注矩形框之间的中心距离．DIOU用ρ2（b，bgt）c2代替GIOU中的E-（C∪D）E，解决了GIOU在预测矩形框与标注矩形框包含时无法确认预测矩形框具体坐标的问题，从而提高模型的收敛速度．DIOU计算公式如下：其中，ρ2（b，bgt）表示预测矩形框与标注矩形框中心点之间的欧氏距离，c表示能够同时包含预测矩形框和标注矩形框的最小闭包区域的对角线距离，b、bgt分别表示预测矩形框与标注矩形框的中心点，C表示预测矩形框，D表示标注矩形框．2.2 注意力机制在电动车骑行者头盔与车牌检测过程中模型会提取很多无关特征，无关特征对模型识别目标造成一定的干扰．本文通过引入注意力机制加强模型对电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌的主要特征进行学习，减弱模型对无关特征的学习，使得模型更为关注想要识别目标的信息，从而提高模型对电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌的识别率．常用的注意力机制主要有SE注意力机制、ECA注意力机制等．本文选用的注意力机制为ECA注意力机制．ECA 注意力机制在SE注意力机制的基础上进行了改进，该注意力机制拥有较少的参数，相对于SE 注意力机制更为轻量化［25］．ECA注意力机制是一种不降维的局部跨信道交互策略，将SE 注意力机制的全连接层用一维卷积代替，一维卷积不仅不对模型提取特征的通道進行降维处理还加强了局部特征通道之间的交流．模型将提取的特征图输入ECA注意力机制模块，特征图X首先经过全局平均池化层（GAP）得到1×1×C的特征矩阵，其中C为特征通道数，接着经过卷积核大小为K的一维卷积得到输出特征矩阵，之后用Sigmoid激活函数得到通道的权重值，最后将通道的权重值与特征图X相乘，从而使得图片主要特征拥有较大的权重值，得到模型更多的关注，无关特征拥有较小的权重值，得到模型较少的关注．ECA注意力机制的结构如图4所示．本文所需识别的电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌相对于整张图片较小，均属于中、小目标，因此，本文在模型的Backone部位与预测中、小目标的Neck部位加入ECA注意力模块，引导模型更加关注中、小目标信息的特征，减少模型对无关特征的关注，以提升模型对中、小目标的检测性能．由于模型所使用的初始锚框尺寸是针对coco数据集进行检测的锚框尺寸，并不适用于模型对所有数据集进行检测，部分数据集使用初始锚框尺寸可能达不到最佳检测效果，本文采用K-means聚类算法重新设计电动车骑行者头盔与车牌检测数据集的初始锚框尺寸，得到9组锚框尺寸如表1所示．聚类所得的初始锚框尺寸将进一步提高检测的准确率．2.4 改进的Mosaic数据增强YOLOv5模型中使用Mosaic数据增强方式对数据进行增强.Mosaic数据增强在输入的数据集中选取4张图片进行随机剪裁、随机放缩、随机排布的方式拼接到一张图片上，送入模型进行训练．这样不仅丰富了头盔与车牌检测的背景信息，还让待检测的头盔与车牌变得更小，加强模型对小目标物体的学习．由于本文所需检测的头盔与车牌均属于中、小目标，为了能够更好地检测到头盔与车牌，本文对Mosaic数据增强进行改进，将原Mosaic数据增强中的4张图片改为9张图片，Mosaic数据增强在输入的数据集中选择9张图片进行随机剪裁、随机放缩、随机排布的方式拼接到一张图片上．改进的Mosaic数据增强方式使得模型对小目标的检测效果更好，改进效果图5所示．2.5 非极大值抑制原YOLOv5m模型非极大值抑制采用加权NMS的方式去筛选头盔与车牌预测矩形框．加权NMS中使用IOU作为筛选头盔与车牌预测矩形框的指标，IOU仅根据模型生成预测矩形框之间的重叠区域来进行判断，在骑行者密集情况下模型会检测出很多个电动车骑行者头盔与车牌的重叠区域并且彼此距离较近，NMS容易形成错误的判断．本文用DIOU_NMS来代替NMS，即将DIOU代替原来的NMS 中的IOU，DIOU_NMS相较于NMS可以根据预测矩形框之间的中心距离来进行判断，从而降低电动车骑行者密集情况下对未带头盔骑行者头部及其电动车车牌漏检率．3）Neck部分由FPN与PAN结构组成．FPN从上向下对上层的强语义信息进行上采样，与不同层的输出进行特征聚合．PAN自下而上的特征金字塔传递强定位信息．4）Prediction部分包含损失函数和非极大值抑制（NMS）．损失函数和NMS按照一定的规则在模型生成的众多头盔与车牌预测矩形框中为模型筛选出最为准确的预测矩形框．YOLOv5m选择GIOU作為损失函数，GIOU相对于IOU解决了模型生成的部分预测矩形框与图片标注的真实矩形框之间存在距离、不相交时损失为0的情况．同时，YOLOv5m模型采用加权NMS对模型生成的所有预测矩形框进行筛选，选出预测效果最好的预测矩形框作为预测结果．2 改进的YOLOv5m电动车骑行者头盔与车牌检测方法YOLOv5m模型采用GIOU作为模型的损失函数，GIOU解决了IOU对电动车骑行者头盔与车牌预测矩形框与标注矩形框之间因没有相交而无法优化的问题［24］．如图2所示，若预测矩形框为C，标注矩形框为D，E为C、D两个矩形框的最小外接矩形，则GIOU损失函数的表达式如下：当预测矩形框在标注矩形框内部时，GIOU将会退化为IOU，GIOU与IOU筛选预测矩形框时会得到相同的结果，GIOU将无法确认预测矩形框的具体坐标．即M∪N=M，其中，M表示电动车骑行者头盔与车牌的标注矩形框，N表示电动车骑行者头盔与车牌的预测矩形框．预测矩形框与标注矩形框包含情况如图3所示．因此，本文引入DIOU损失函数代替GIOU损失函数，DIOU在计算预测矩形框与标注矩形框之间重叠损失的同时也将计算预测矩形框与标注矩形框之间的中心距离．DIOU用ρ2（b，bgt）c2代替GIOU中的E-（C∪D）E，解决了GIOU在预测矩形框与标注矩形框包含时无法确认预测矩形框具体坐标的问题，从而提高模型的收敛速度．DIOU计算公式如下：其中，ρ2（b，bgt）表示预测矩形框与标注矩形框中心点之间的欧氏距离，c表示能够同时包含预测矩形框和标注矩形框的最小闭包区域的对角线距离，b、bgt分别表示预测矩形框与标注矩形框的中心点，C表示预测矩形框，D表示标注矩形框．2.2 注意力机制在电动车骑行者头盔与车牌检测过程中模型会提取很多无关特征，无关特征对模型识别目标造成一定的干扰．本文通过引入注意力机制加强模型对电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌的主要特征进行学习，减弱模型对无关特征的学习，使得模型更为关注想要识别目标的信息，从而提高模型对电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌的识别率．常用的注意力机制主要有SE注意力机制、ECA注意力机制等．本文选用的注意力机制为ECA注意力机制．ECA 注意力机制在SE注意力机制的基础上进行了改进，该注意力机制拥有较少的参数，相对于SE 注意力机制更为轻量化［25］．ECA注意力机制是一种不降维的局部跨信道交互策略，将SE 注意力机制的全连接层用一维卷积代替，一维卷积不仅不对模型提取特征的通道进行降维处理还加强了局部特征通道之间的交流．模型将提取的特征图输入ECA注意力机制模块，特征图X首先经过全局平均池化层（GAP）得到1×1×C的特征矩阵，其中C为特征通道数，接着经过卷积核大小为K的一维卷积得到输出特征矩阵，之后用Sigmoid激活函数得到通道的权重值，最后将通道的权重值与特征图X相乘，从而使得图片主要特征拥有较大的权重值，得到模型更多的关注，无关特征拥有较小的权重值，得到模型较少的关注．ECA注意力机制的结构如图4所示．本文所需识别的电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌相对于整张图片较小，均属于中、小目标，因此，本文在模型的Backone部位与预测中、小目标的Neck部位加入ECA注意力模块，引导模型更加关注中、小目标信息的特征，减少模型对无关特征的关注，以提升模型对中、小目标的检测性能．2.3 锚框优化由于模型所使用的初始锚框尺寸是针对coco数据集进行检测的锚框尺寸，并不适用于模型对所有数据集进行检测，部分数据集使用初始锚框尺寸可能达不到最佳检测效果，本文采用K-means聚类算法重新设计电动车骑行者头盔与车牌检测数据集的初始锚框尺寸，得到9组锚框尺寸如表1所示．聚类所得的初始锚框尺寸将进一步提高检测的准确率．2.4 改进的Mosaic数据增强YOLOv5模型中使用Mosaic数据增强方式对数据进行增强.Mosaic数据增强在输入的数据集中选取4张图片进行随机剪裁、随机放缩、随机排布的方式拼接到一张图片上，送入模型进行训练．这样不仅丰富了头盔与车牌检测的背景信息，还让待检测的头盔与车牌变得更小，加强模型对小目标物体的学习．由于本文所需检测的头盔与车牌均属于中、小目标，为了能够更好地检测到头盔与车牌，本文对Mosaic数据增强进行改进，将原Mosaic数据增强中的4张图片改为9张图片，Mosaic数据增强在输入的数据集中选择9张图片进行随机剪裁、随机放缩、随机排布的方式拼接到一张图片上．改进的Mosaic数据增强方式使得模型对小目标的检测效果更好，改进效果图5所示．2.5 非极大值抑制原YOLOv5m模型非极大值抑制采用加权NMS的方式去筛选头盔与车牌预测矩形框．加权NMS中使用IOU作为筛选头盔与车牌预测矩形框的指标，IOU仅根据模型生成预测矩形框之间的重叠区域来进行判断，在骑行者密集情况下模型会检测出很多个电动车骑行者头盔与车牌的重叠区域并且彼此距离较近，NMS容易形成错误的判断．本文用DIOU_NMS来代替NMS，即将DIOU代替原来的NMS 中的IOU，DIOU_NMS相较于NMS可以根据预测矩形框之间的中心距离来进行判断，从而降低电动车骑行者密集情况下对未带头盔骑行者头部及其电动车车牌漏检率．3）Neck部分由FPN与PAN结构组成．FPN从上向下对上层的强语义信息进行上采样，与不同层的输出进行特征聚合．PAN自下而上的特征金字塔传递强定位信息．4）Prediction部分包含损失函数和非极大值抑制（NMS）．损失函数和NMS按照一定的规则在模型生成的众多头盔与车牌预测矩形框中为模型筛选出最为准确的预测矩形框．YOLOv5m选择GIOU作为损失函数，GIOU相对于IOU解决了模型生成的部分预测矩形框与图片标注的真实矩形框之间存在距离、不相交时损失为0的情况．同时，YOLOv5m模型采用加权NMS对模型生成的所有预测矩形框进行筛选，选出预测效果最好的预测矩形框作为预测结果．2 改进的YOLOv5m电动车骑行者头盔与车牌检测方法2.1 损失函数YOLOv5m模型采用GIOU作为模型的损失函数，GIOU解决了IOU对电动车骑行者头盔与车牌预测矩形框与标注矩形框之间因没有相交而无法优化的问题［24］．如图2所示，若预测矩形框为C，标注矩形框为D，E为C、D两个矩形框的最小外接矩形，则GIOU损失函数的表达式如下：当预测矩形框在标注矩形框内部时，GIOU将会退化为IOU，GIOU与IOU筛选预测矩形框时会得到相同的结果，GIOU将无法确认预测矩形框的具体坐标．即M∪N=M，其中，M表示电动车骑行者头盔与车牌的标注矩形框，N表示电动车骑行者头盔与车牌的预测矩形框．预测矩形框与标注矩形框包含情况如图3所示．因此，本文引入DIOU损失函数代替GIOU损失函数，DIOU在计算预测矩形框与标注矩形框之间重叠损失的同时也将计算预测矩形框与标注矩形框之间的中心距离．DIOU用ρ2（b，bgt）c2代替GIOU中的E-（C∪D）E，解决了GIOU在预测矩形框与标注矩形框包含时无法确认预测矩形框具体坐标的问题，从而提高模型的收敛速度．DIOU计算公式如下：其中，ρ2（b，bgt）表示预测矩形框与标注矩形框中心点之间的欧氏距离，c表示能够同时包含预测矩形框和标注矩形框的最小闭包区域的对角线距离，b、bgt分别表示预测矩形框与标注矩形框的中心点，C表示预测矩形框，D表示标注矩形框．2.2 注意力机制在电动车骑行者头盔与车牌检测过程中模型会提取很多无关特征，无关特征对模型识别目标造成一定的干扰．本文通过引入注意力机制加强模型对电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌的主要特征进行学习，减弱模型对无关特征的学习，使得模型更为关注想要识别目标的信息，从而提高模型对电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌的识别率．常用的注意力机制主要有SE注意力机制、ECA注意力机制等．本文选用的注意力机制为ECA注意力机制．ECA 注意力机制在SE注意力机制的基础上进行了改进，该注意力机制拥有较少的参数，相对于SE 注意力机制更为轻量化［25］．ECA注意力机制是一种不降维的局部跨信道交互策略，将SE 注意力机制的全连接层用一维卷积代替，一维卷积不仅不对模型提取特征的通道进行降维处理还加强了局部特征通道之间的交流．模型将提取的特征图输入ECA注意力机制模块，特征图X首先经过全局平均池化层（GAP）得到1×1×C的特征矩阵，其中C为特征通道数，接着经过卷积核大小为K的一维卷积得到输出特征矩阵，之后用Sigmoid激活函数得到通道的权重值，最后将通道的权重值与特征图X相乘，从而使得图片主要特征拥有较大的权重值，得到模型更多的关注，无关特征拥有较小的权重值，得到模型较少的关注．ECA注意力机制的结构如图4所示．本文所需识别的电动车骑行者头盔佩戴情况与电动车车牌相对于整张图片较小，均属于中、小目标，因此，本文在模型的Backone部位与预测中、小目标的Neck部位加入ECA注意力模块，引导模型更加关注中、小目标信息的特征，减少模型对无关特征的关注，以提升模型对中、小目标的检测性能．2.3 锚框优化由于模型所使用的初始锚框尺寸是针对coco数据集进行检测的锚框尺寸，并不适用于模型对所有数据集进行检测，部分数据集使用初始锚框尺寸可能达不到最佳检测效果，本文采用K-means聚类算法重新设计电动车骑行者头盔与车牌检测数据集的初始锚框尺寸，得到9组锚框尺寸如表1所示．聚类所得的初始锚框尺寸将进一步提高检测的准确率．2.4 改进的Mosaic数据增强YOLOv5模型中使用Mosaic数据增强方式对数据进行增强.Mosaic数据增强在输入的数据集中选取4张图片进行随机剪裁、随机放缩、随机排布的方式拼接到一张图片上，送入模型进行训练．这样不仅丰富了头盔与车牌检测的背景信息，还让待检测的头盔与车牌变得更小，加强模型对小目标物体的学习．由于本文所需检测的头盔与车牌均属于中、小目标，為了能够更好地检测到头盔与车牌，本文对Mosaic数据增强进行改进，将原Mosaic数据增强中的4张图片改为9张图片，Mosaic数据增强在输入的数据集中选择9张图片进行随机剪裁、随机放缩、随机排布的方式拼接到一张图片上．改进的Mosaic数据增强方式使得模型对小目标的检测效果更好，改进效果图5所示．2.5 非极大值抑制原YOLOv5m模型非极大值抑制采用加权NMS的方式去筛选头盔与车牌预测矩形框．加权NMS中使用IOU作为筛选头盔与车牌预测矩形框的指标，IOU仅根据模型生成预测矩形框之间的重叠区域来进行判断，在骑行者密集情况下模型会检测出很多个电动车骑行者头盔与车牌的重叠区域并且彼此距离较近，NMS容易形成错误的判断．本文用DIOU_NMS来代替NMS，即将DIOU代替原来的NMS 中的IOU，DIOU_NMS相较于NMS可以根据预测矩形框之间的中心距离来进行判断，从而降低电动车骑行者密集情况下对未带头盔骑行者头部及其电动车车牌漏检率．。
基于深度学习的车牌识别系统设计
基于深度学习的车牌识别系统设计随着智能交通系统的发展，车牌识别系统在道路交通管理中的重要性不断提升。
基于深度学习的车牌识别系统是目前最先进的识别技术之一，具有高精度和高效性的特点。
本文将介绍一种基于深度学习的车牌识别系统的设计思路。
首先，车牌识别系统的核心是深度学习模型。
深度学习模型是一种使用多层神经网络进行特征提取和分类的机器学习模型。
在车牌识别系统中，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习模型。
CNN是一种专门用于图像识别任务的神经网络，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
其次，车牌识别系统的数据集非常重要。
数据集应包含大量的车牌图片，涵盖不同类型和不同角度的车牌，以便训练模型并提高泛化能力。
数据集的标注应包括车牌的位置和车牌的文字内容。
可以通过手动标注或者使用自动化工具进行标注。
另外，数据集应包含一定比例的负样本，即非车牌的图像，以避免过拟合的问题。
然后，车牌识别系统的训练阶段需要进行数据预处理和模型训练。
在数据预处理阶段，可以对车牌图像进行裁剪、缩放、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和性能。
在模型训练阶段，可以使用反向传播算法和梯度下降等优化方法对模型进行训练，通过最小化损失函数来优化模型参数。
训练过程可以使用GPU进行加速，以提高训练效率。
最后，在车牌识别系统的测试阶段，可以使用训练好的模型对新的车牌图像进行预测和识别。
预测结果可以通过与标注结果进行比较来评估模型的性能。
如果性能不达标，可以通过增加训练数据、调整模型参数等方法来改进系统性能。
除了以上主要内容，车牌识别系统还可以包括一些辅助功能和优化策略。
例如，可以使用多尺度检测来提高在不同距离和角度下的识别率；可以使用图像增强技术和数据扩充技术来增加数据样本，提高模型的鲁棒性；可以使用目标跟踪和定位算法来实现车牌的实时检测和识别等。
综上所述，基于深度学习的车牌识别系统设计包括深度学习模型的选择和训练、数据集的构建和预处理、系统的测试和改进等环节。
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助 判决的级联分 类器来改进Ａｄ Ｂ ｏｔ ａ ｏ ｓ算法 。实验表 明 ， 算法与基 于颜 色特征分类 器和传 统的级联 Ａ ａ ｏ ｓ分 类器相比 ， 该 ｄ Ｂ ｏｔ 具有
较快 的检 测速度 、 高的检 测率和较低 的误检 率。 较 天键 词 ： 特征 ； 级联分类 器； ａ ｏ ｓ Ａｄ Ｂ ｏｔ ＤＯ ：０ ７ ８ ．ｓ．０ ２８３ ． １． ． ３ 文章编 号：０ ２８ ３ （ ０ １２ — １８０ 文 献标 识码 ： Ｉ １． ７￣ｉ ｎ１０ —３ １ ０ １ ００ ３ ｓ ２ ２ ５ １０ —３ １２ １ ）００ ８ －３ Ａ 中｝ 分类 号： Ｐ ９ ．１ 弩 １ Ｔ ３１ ４
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｏ ｐ ｔ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｎ Ａ ｐ ｉ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｒ ｎ ｃ ｏ
一
种基于新特征 的车牌检 测方法
江林 升 朱 学芳 ，
Ｊ ＡＮＧ ｎ ｈ ｎ ‘ＺＨＵ ｅ ａ ｇ Ｉ Ｌｉ ｓ ｅ ｇ ， Ｘｕ ｆ ｎ
１ ． 南京森林警察学 院 信息 系 ， 南京 ２ ０ ４ １０ ６
Ｋｅ ｒ ｓ ｆ ａｕ ｅ ｃ ｓ ａ ｅ ｌ ｓｉ ｅ ； ａ ｏ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｔ ｒ ； ａ ｃ ｄ ｄ ｃａ ｓｆ ｒ Ａｄ Ｂｏ ｓ ｉ
摘
要： 车牌检 测是车牌 识别的 关键 所在 ， 两种 新的 区域统计 学特征 能迅速 排除 大量 的非车牌 区域 ， 在此基础 上 ， 采用增加 了辅
２ 京大学 信息管理 系 ， ． 南 南京 ２０ ９ １０ ３
１ ｐｒ ｎ ｆＩｆｒ ｔ ｎ Ｎ ｎｉｇ Ｆ ｒｓ Ｐ ｌ ｅＣ ｌ ｇ ， ａｊ ｇ ２ ０ ４ ， ｈｎ ． ａ ｍｅ ｔｏ ｎｏｍａ ｏ ， ａｊ ｏｅｔ ｏｉ ｏｌ ｅ Ｎ ｎｉ １０ ６ Ｃ ｉａ Ｄｅ ｔ ｉ ｎ ｃ ｅ ｎ ２ ｐｒ ｎ ｆＩｆｒ ｔ ｎ Ｍａ ａｅ ｎ ， ｎｉｇＵｎｖ ｒ ｔ， ｎｉｇ ２ ０ ９ ， ｈｎ ． ａ ｍｅｔｏ ｎｏｍａ ｏ ｎ ｇｍｅｔＮａｊ ｉｅｓｙ Ｎａｊ １０ ３Ｃ ｉａ Ｄｅ ｔ ｉ ｎ ｉ ｎ
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如车牌区域长宽比 为 ２／ ， ２７ 车牌 中的字符问存在 １ ｍ左右 ０ｃ
的空 白区域 ， 牌区域的横 ｒ扫描线至少存在 １ 次灰度 （ 车 口 ｊ ４ 或彩
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度 ， 准确性受噪声影响很大 。文献［】 Ｈ Ｖ颜色空间上 ， 但 ８在 Ｓ 根 据我 国车牌颜色的蓝 与白 、 黄与黑等颜色伴 生的特 点来作 为车 牌区域颜色跳变特征 ， 准确率高 ， 汁算量大 ， 生 但 实时ｌ不够。 采用基于新特征和改进 的级联 Ａ ａ ｏ ｓ算法的来实现 车 ｄ Ｂ ｏｔ
Ｊ ＡＮ Ｇ Ｌｉ ｈｅ Ｉ ｎｓ ｎｇ．ＺＨ Ｕ Ｘｕｅａｎｇ． ａ ｐｌ ｅ ｄｅ ｅ ｔｏ ｂａｓ ｄ ｏｎ ｎｅ ｆ Ｃ ｒ ａｔ ｔｃｉｎ ｅ ｗ ｆ ａ ｕｒ ｓＣｏｍ ｐｕｔ Ｅｎｇｉ ｅｅ ｉ ａ ｅｔ ｅ． ｅｒ ｎ ｒｎｇ ｎｄ Ａｐｐｌｃａｉ ｎｓ， ｉ ｔｏ Fra bibliotek１ 概述
汽 车牌照 识别 Ｌ Ｒ（ ｉｅｓ ｌｅ Ｒ ｃ ｇ ｉｏ ） Ｐ ＬｃｎｅＰａ ｅｏ ｎｔ ｎ 系统 是 汁 ｔ ｉ 算 机视觉 与模式识别技 术在智能交通领 域应用 的重要研究课 题 之一 ” 。它 在道路 交通监控 、 被盗 车辆跟踪 、 车场管 理等 停 方面 有着 多种 应 用 。车牌 检测 是 车牌 识别 中的一项 关 键技 术， 车牌检 测技 术的高低 ， 决定着整个 系统 的性能 。 现实 中 ， 由于 车牌图像背 景复杂 ， 车辆种类和颜 色变化繁 多， 视角的变化 ， 以及 由于不 天气变换而导致 的不 同光照条件 等诸 多 因素 ， 使得 牌照准 确定位难 度较 大 。 目前国 内外许 多