Abstract-Detecting regionen för en registreringsskylt är den viktigaste komponenten i fordonets registreringsskylt igenkänning (VLPR) systemet. En ny metod används i detta dokument för att analysera vägbilder som ofta innehåller fordon och extrahera LP från naturliga egenskaper genom att hitta vertikala och horisontella kanter från fordonsregionen. Den föreslagna metoden för identifiering av fordonsskylt (VLPD) består av tre huvudsteg: 1) en ny adaptiv bildsegmenteringsteknik som kallas skjutbara koncentriska fönster (SCWs) som används för att upptäcka kandidatregion; 2) färgverifiering för kandidatregion genom att använda HSI-färgmodell på grundval av färgton och intensitet i HSI-färgmodell som verifierar grön och gul LP respektive vit LP; och 3) slutligen, sönderdelningskandidatregion som innehåller förutbestämd LP-alphalnumerisk karaktär genom att använda positionshistogram för att verifiera och detektera fordonsskylt (VLP) region. I den föreslagna metoden pendlas indatafordonsbilder till gråbilder. Sedan kandiderar regioner hittas genom att glida koncentriska fönster. Vi upptäcker VLP region som innehåller förutbestämd LP färg genom att använda HSI färgmodell och LP alfanumerisk karaktär genom att använda position histogram. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är mycket effektiv när det gäller att hantera olika förhållanden som dålig belysning, varierande avstånd från fordonet och varierande väderförhållanden. Index Terms-Vehicle license plate detection (VLPD), HSI färgmodell och histogram.
Kaushik m.fl. REF har utnyttjat en förbättrad version av Sliding Concentric Windows (SCW) som detekterar vertikala och horisontella kanter för att upptäcka licensskylten område.
Vehicle License Plate Detection Method Based on Sliding Concentric Windows and Histogram
{'venue': 'Journal Of Computers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}