数字图像处理与神经网络驱动的车牌精准定位与识别

本文是一篇关于基于数字图像处理与神经网络的车牌定位与识别的研究论文，作者是董阴晴、葛俊康和韦众河，来自电子科技大学信息与通信工程学院。该研究针对实际应用中的车牌识别问题，全面探讨并实现了定位、分割和识别三个关键步骤。 首先，论文采用了HSV色彩空间，这是一种颜色模型，能够有效地分离车牌与背景，因为它将色彩信息分解为色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Value)，有助于区分车牌的独特颜色特征。HSV色彩空间在车牌定位中起着至关重要的作用，它帮助系统在复杂的光照条件下识别车牌区域。 接着，边缘检测技术被用来进一步细化定位过程。边缘是图像中像素值变化明显的边界，通过检测这些边界，可以确定车牌的精确轮廓，增强定位的准确性。Faster-RCNN神经网络，作为一种先进的目标检测算法，结合深度学习的优势，能够快速而准确地定位车牌，特别是在存在遮挡或复杂背景的情况下。 字符分割是另一个关键技术环节，作者采用竖直投影和倒序分割的方法，针对车牌中的文字进行分离。这种方法在大部分情况下表现良好，但对于165张测试图片中的4张，由于某些特定条件，如倾斜角度或遮挡，导致无法进行精确分割。 字符识别部分，论文使用了两个卷积神经网络（CNN），一个用于单个数字和字母的识别，另一个处理汉字。实验结果显示，CNN在数字和字母上的识别准确率高达99.57%，而在汉字识别方面，尽管面临汉字结构复杂性，其准确率也达到了96.22%。 整体而言，论文的车牌定位和识别系统在97.57%的测试图片上表现出高度的准确性和可靠性。然而，值得注意的是，尽管在大部分情况下表现出色，但仍有改进的空间，尤其是在处理特殊情况下的车牌分割和识别上。这项研究对于提升智能交通系统的实时性和准确性具有重要意义，为未来的车牌识别技术发展提供了有价值的参考。