38、车牌提取与船只速度监测技术解析

车牌提取与船只速度监测技术解析

在交通和水上监测领域，车牌提取和船只速度监测是两项重要的技术。下面将详细介绍车牌提取算法以及船只速度监测方法。

车牌提取算法

车牌提取算法旨在从图像中准确提取车牌区域。该算法采用了自适应阈值二值化和区域生长的方法。

候选区域二值化

首先，对候选区域进行自适应阈值二值化处理。通过这种方式，将图像转换为二值图像，以便后续处理。接着，使用连通组件标记来区分车牌字符和其他对象，依据字符的大小和宽高比等特征进行筛选。最后，仅使用可靠标记的对象来测试车牌候选区域的一些条件，如最小数量字符的共线性、合法车牌允许的最小和最大字符数等。

实验结果

实验在英特尔奔腾酷睿2双核1.7 GHz、1 GB RAM的计算机上进行，使用了两组图像：
- 第一组：243张高质量/高对比度的灰度图像。
- 第二组：100张低质量/低对比度的灰度图像，主要来自商业或货运车辆，许多车牌保存不佳或部分被其他元素覆盖，车辆上的印刷文本也增加了车牌定位的难度。

为了评估算法性能，测量了以下参数：
- NRC ：算法提供的原始候选区域数量。
- NFC ：被验证为车牌的候选区域数量，可分解为真阳性（TNFC）和假阳性（FNFC）。
- MR(%) ：漏检率。
- FDR(%) ：误检率。

图像集