Resumen

El rápido desarrollo de la tecnología de reconocimiento de matrículas ha supuesto un gran avance para su uso generalizado en el sistema de transporte inteligente (ITS). En este trabajo se propone un nuevo algoritmo de detección de matrículas y reconocimiento de caracteres basado en un modelo combinado de extracción de características y una red neuronal de retropropagación (BPNN) que se adapta a condiciones de iluminación débil y fondos complicados. En primer lugar, se realiza un preprocesamiento para reforzar la relación de contraste de la imagen original del coche. En segundo lugar, se comprueban las regiones candidatas de la matrícula para verificar la matrícula verdadera, y la imagen de la matrícula se localiza con precisión mediante el método de proyección integral. Por último, se diseña un nuevo modelo de extracción de características mediante la combinación de tres conjuntos de características y se entrenan los vectores de características mediante BPNN para completar el reconocimiento preciso de los caracteres de la matrícula. Los resultados experimentales con diferentes matrículas demuestran la eficacia y eficiencia del algoritmo propuesto bajo diversos fondos complejos. En comparación con los tres métodos tradicionales, la precisión de reconocimiento del algoritmo propuesto ha aumentado hasta el 97,7 y el tiempo de consumo se ha reducido a 46,1 ms.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:tecnología de reconocimiento de matrículas, nuevo modelo de extracción de características, novedosa detección de matrículas, red neuronal de retropropagación, algoritmo de reconocimiento de caracteres, matrículas diferentes, modelo de extracción de características, método de proyección integral, sistema de transporte inteligente, caracteres de matrículas
• Keywords:license plate recognition technology, new feature extraction model, novel license plate detection, backpropagation neural network, character recognition algorithm, different license plate, feature extraction model, integral projection method, intelligent transportation system, license plate characters