Application of Intelligent Systems for Iranian License Plate Recognition
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی سیستم های هوشمند ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,425
فایل این مقاله در 6 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:
ICS12_243
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
Despite recent advances in Vehicle License Plate Recognition Systems (VLPRS), there are still several challenges in these systems such as incompatibility with different conditions.These incompatibilities are caused by some reasons including shadows, skews and dirt on license plate, changing illuminationintensity, weather conditions, varying distance between camera and vehicle and rotation of license plates. This paper investigatesthe challenges related to shadows on license plate, changing illumination intensity and other similar cases. They will be solvedby the Bernsen thresholding method along with other newtechniques. Moreover, the proposed approach tries to provide a rotation and size invariant system. It consists of three stages:plate Localization by horizontal projection and Sobel filter, character segmentation stage through vertical projection, andcharacter recognition by 4-directional distance profile features. This paper uses a database containing 400 images of vehiclesunder complicated and non-uniform conditions whereas 200 images for training and 200 images for system evaluation. The accuracy rate obtained in the above three stages is 88, 85.6 and 96.02 percent respectively
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Salahshoor
department of Computer Engineering Science and Research branch, Islamic Azad University, Saveh, Iran
Ali Broumandnia
department of Computer Engineering South Tehran branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Maryam Rastgarpour
department of Computer Engineering Saveh Branch, Islamic Azad University, Saveh, 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 :