A Real-Time License Plate Localization Method in Video Sequences
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 844
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CSITM02_261
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1394
چکیده مقاله:
Automatic License Plate Recognition (ALPR) systems have many applications in today’s traffic monitoring and toll-gate systems. License plate localization is the most important part of the ALPR system, because it is the most challenging stage. In this paper, we propose a real-time algorithm for localization of license plates in video sequences. Unlike methods with high computational complexity, we employ simple and effective techniques to be realtime.First, frames containing moving objects are obtained by using Gaussian Mixture Model (GMM). Then, candidate regionsare found by vertical edge detection and horizontal projection. After that, license plates are localized and extracted by morphological operations and connected components analysis.The proposed method is evaluated on 498 frames containing plates in different conditions from highway cameras. Our real-timesystem detects nearly all of the vehicles plates in video sequences and correctly localizes 98.79% of the license plates in these frames.It can also detect multiple plates in each frame. This system is implemented in C++ using OpenCV library and for HD video, 1280x720 pixels, the average processing time of 25 ms per frame was achieved. It means 40 fps which can be used in real time applications. Experimental results confirm robustness of the method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mitra Abdollahi
Department of Electrical Engineering University of Shahrood Shahrood, IRAN
Hossein Khosravi
Department of Electrical Engineering University of Shahrood Shahrood, IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :