优化竖直边缘处理的分级车牌定位算法提升性能

本文主要探讨了"单位化建模衰减变形新方法"在车牌定位领域的研究，针对分级车牌定位算法在复杂场景中的问题进行了深入分析。在当前智能交通系统（ITS）的研究热潮中，车牌识别是关键组成部分，主要包括车牌定位、字符分割和字符识别。尽管现有字符识别算法性能较为成熟，但车牌定位仍面临多样化的车牌样式、光照变化和复杂背景干扰的挑战。 文章指出，传统的车牌定位方法有多种，如基于纹理特征的方法虽然速度快但虚警率高；基于分类器的方法虽然定位准确但计算量大，依赖于样本选择。分级车牌定位算法，如文献[5]，结合了字符紧密性特征的快速提取和级联Adaboost分类器的高效识别，表现出较好的性能。然而，当车牌两侧存在复杂竖直边缘干扰时，原有的算法易出现错误检测，这直接影响了定位精度。 为了改进这一问题，作者提出了一个新的候选车牌生成算法，着重解决了竖直边缘干扰对定位的影响。该算法分为两步：第一步，通过分析车牌区域字符间的紧密性，有效地剔除非车牌区域，显著提高定位速度；第二步，采用基于Haar-like特征的候选车牌辨识，结合大量样本训练，进一步提升识别准确性和减少虚警。这种改进不仅保持了算法的实时性，还提升了分级车牌定位的检测率，从而更好地适应复杂道路环境下的车牌识别任务。 这篇论文研究了一种新颖的单元化建模方法，旨在优化车牌定位过程，增强算法鲁棒性，并在实际应用中取得了显著的性能提升，对于智能交通系统的稳定运行和效率提升具有重要意义。