道路场景数字字符识别算法研究

"智能车道路场景数字字符识别技术利用了机器视觉、数字字符识别、色彩空间分析、最大稳定极值区域(MSER)算法、笔画宽度变换(SWT)以及卷积神经网络(Lenet-5)等技术，针对道路场景中数字字符的高噪声、多视角和定位困难问题，提出了一种稳健的字符定位与识别算法。该方法首先通过MSER算法结合色彩空间和边缘增强来提取候选区域，然后利用几何约束滤波器和SWT进一步筛选非字符区域，得到字符精确位置。接着，改进Lenet-5模型的收敛函数和池化窗，对定位后的字符区域进行归一化处理，输入网络进行识别。实验结果显示，该算法具有较高的字符召回率（90.0%），综合性能值（0.89）以及字符识别率（88.6%），在同类算法中表现出色。" 在智能车辆领域，道路场景中的数字字符识别是一项关键任务，它涉及到交通标志识别、车牌号码识别等多个应用场景。本研究提出的算法主要关注如何在复杂环境中有效地提取和识别数字字符。首先，最大稳定极值区域(MSER)算法是一种用于检测图像中稳定的区域（如字符）的方法，它在色彩空间中寻找边缘增强的区域，这有助于在高噪声环境下提取候选字符区域。同时，结合边缘检测，能有效应对字符形状的变化。 其次，几何约束滤波器被设计用于过滤掉非字符区域，这一过程考虑了字符的几何特性，例如大小和形状，从而提高了字符定位的准确性。笔画宽度变换(SWT)则是一种用于分析图像中线条宽度的技术，它可以辅助识别出字符的主要笔画，进一步去除干扰元素。 在特征提取和识别阶段，研究者对经典的卷积神经网络模型Lenet-5进行了优化。Lenet-5是早期的深度学习模型，常用于图像分类和识别任务。通过改进其收敛函数和池化窗口，能够更好地适应道路场景中的字符特征，提高模型对不同角度和尺寸字符的识别能力。归一化的字符区域输入到改进后的网络中，提高了模型的泛化性能。 实验结果证明，该算法在字符定位和识别方面的表现优越，不仅字符召回率高，而且综合性能值和识别率均达到了较高水平，显示出该方法在实际应用中的潜力。这为智能车辆系统提供了更可靠的道路信息识别能力，有助于提升自动驾驶的安全性和效率。