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公开(公告)号：CN102968646B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201210411259.6
申请日：2012-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的车牌检测方法，首先将原始彩色图像转换为梯度图像；然后结合Adaboost快速检测且虚警率低的特点，采用多尺度遍历搜索方式对车牌目标进行检测；最后将检测结果二值化和形态学处理，根据国内车牌字符特点对检测结果进行评判，标记车牌区域与准伪车牌区域。进一步，还提取准伪车牌区域特征，采用SVM对准伪车牌区域进行多尺度遍历识别，最后对识别结果评判输出。本发明采用梯度图像表示方法，从而将车辆牌照外观表现形式实现统一，利用Adaboost多尺度遍历搜索方式，能快速、有效地从复杂场景中提取出不同车牌；最后结合SVM对准伪车牌区域进行识别，进一步降低了虚警提高了检测率；其在道路交通监控、停车场管理等方面有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103116987B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201310023021.0
申请日：2013-01-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于监控视频处理的车流统计和违规检测的方法，包括步骤：获取视频源，读取一帧图像，判断当前帧是否是第一帧，如果不是，则利用当前帧和上一帧对应像素点的差值信息来更新前景背景图像，并利用前景背景图像提取当前帧的感兴趣区域MASK，计算当前帧的积分图像和平方积分图像，根据计算得到的当前帧的积分图像和平方积分图像并利用Adaboost算法在当前帧的感兴趣区域MASK中检测是否存在有车牌目标，检测到的车牌目标位置信息保存在列表TmpList中，判断临时目标列表TmpList是否为空，如果为空，则判断跟踪目标序列Track_List是否为空，如果为空，将ObjList列表中检测到的目标添加入Track_List。本发明可精确统计路口车流量，并综合交通信号灯指示判断车辆目标是否违规。
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公开(公告)号：CN102663377B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210067861.2
申请日：2012-03-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种基于模板匹配的字符识别方法，属于模式识别与图像处理技术领域，具体涉及图像匹配及识别，本方法可以对字符图像进行识别。目的是开发一种简单快速有效的字符识别方法，从而能够获取图像中的字符信息。本发明主要包含如下几个处理单元：图像尺度变换、图像二值化、图像归一化、模板匹配及字符判别。在整个处理过程中，对OTSU分割、图像缩放、上下文信息、模板匹配等方法进行了综合的应用。本发明可以(但不限于)应用于实时的车牌识别系统中的字符识别模块。
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公开(公告)号：CN103116987A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310023021.0
申请日：2013-01-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于监控视频处理的车流统计和违规检测的方法，包括步骤：获取视频源，读取一帧图像，判断当前帧是否是第一帧，如果不是，则利用当前帧和上一帧对应像素点的差值信息来更新前景背景图像，并利用前景背景图像提取当前帧的感兴趣区域MASK，计算当前帧的积分图像和平方积分图像，根据计算得到的当前帧的积分图像和平方积分图像并利用Adaboost算法在当前帧的感兴趣区域MASK中检测是否存在有车牌目标，检测到的车牌目标位置信息保存在列表TmpList中，判断临时目标列表TmpList是否为空，如果为空，则判断跟踪目标序列Track_List是否为空，如果为空，将ObjList列表中检测到的目标添加入Track_List。本发明可精确统计路口车流量，并综合交通信号灯指示判断车辆目标是否违规。
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公开(公告)号：CN102968646A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210411259.6
申请日：2012-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的车牌检测方法，首先将原始彩色图像转换为梯度图像；然后结合Adaboost快速检测且虚警率低的特点，采用多尺度遍历搜索方式对车牌目标进行检测；最后将检测结果二值化和形态学处理，根据国内车牌字符特点对检测结果进行评判，标记车牌区域与准伪车牌区域。进一步，还提取准伪车牌区域特征，采用SVM对准伪车牌区域进行多尺度遍历识别，最后对识别结果评判输出。本发明采用梯度图像表示方法，从而将车辆牌照外观表现形式实现统一，利用Adaboost多尺度遍历搜索方式，能快速、有效地从复杂场景中提取出不同车牌；最后结合SVM对准伪车牌区域进行识别，进一步降低了虚警提高了检测率；其在道路交通监控、停车场管理等方面有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN102663377A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210067861.2
申请日：2012-03-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种基于模板匹配的字符识别方法，属于模式识别与图像处理技术领域，具体涉及图像匹配及识别，本方法可以对字符图像进行识别。目的是开发一种简单快速有效的字符识别方法，从而能够获取图像中的字符信息。本发明主要包含如下几个处理单元：图像尺度变换、图像二值化、图像归一化、模板匹配及字符判别。在整个处理过程中，对OTSU分割、图像缩放、上下文信息、模板匹配等方法进行了综合的应用。本发明可以(但不限于)应用于实时的车牌识别系统中的字符识别模块。
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