Распознавание автомобильных номеров на основе метода связных компонент и иерархической временной сети
| Parent link: | Компьютерная оптика: научный журнал/ Институт систем обработки изображений Российской академии наук.— , 1987- Т. 39, № 2.— 2015.— [С. 275-280] |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Altres autors: | , |
| Sumari: | Заглавие с экрана В работе предложена технология распознавания автомобильных номеров, состоящая из следующих этапов: предобработка изображения, сегментация номера и его распознавание. Данная технология позволяет распознавать номерные знаки с хорошей точностью в условиях дня и ночи, а также при наличии значительного наклона номерной пластины. Для предварительной обработки изображений был выбран оператор Собеля и операция морфологического закрытия, что позволило увеличить эффективность последующей бинаризации номерной пластины. Сегментация выполнялась с помощью метода связных компонент, что позволило избежать поворота пластины и, как следствие, дополнительной потери качества. Применение иерархической временной сети позволило эффективно распознавать символы, изображённые под наклоном. Предложенная технология аналогично может быть применена для сегментации и распознавания различных текстовых данных. This paper proposes a license plate recognition algorithm that consists of three major steps: image preprocessing, segmentation, and recognition, which works efficiently with day- and nighttime images, as well as with the license plate being tilted. Pre-filtration allows the sequential binarization to be conducted efficiently. Typically, the license plate segmentation is realized by a histogram method with the preliminary plate de-rotation to the horizontal position, thus deteriorating the original image quality. In this paper the segmentation is implemented by a connected components method, enabling the rotation and a consequent loss of quality to be avoided. The hierarchical temporal network shows good results in rotated symbols recognition. The proposed method can be used in a similar way for segmentation and recognition of various text data. The proposed algorithms can also be used for distorted text segmentation and recognition. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2015
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://elibrary.ru/item.asp?id=23338972 http://journals.ssau.ru/index.php/computeroptics/article/view/2463 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=643386 |