JPH0520488A - ナンバープレート文字認識装置 - Google Patents
ナンバープレート文字認識装置Info
- Publication number
- JPH0520488A JPH0520488A JP3175099A JP17509991A JPH0520488A JP H0520488 A JPH0520488 A JP H0520488A JP 3175099 A JP3175099 A JP 3175099A JP 17509991 A JP17509991 A JP 17509991A JP H0520488 A JPH0520488 A JP H0520488A
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- Japan
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- circuit
- pattern matching
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 撮像された画像の中からナンバープレートの
文字領域を切り出し、切り出された文字を自動的に認識
させる。 【構成】 カメラ１に画像メモリ２、２値化処理回路
３、文字領域切り出し回路４、パターン照合比較回路
５、パターン候補選択回路６を順次接続する。更にその
後に第１判定回路７及び第２判定回路８を接続させ、両
判定結果を第１・第２判定結果判断回路１０に接続す
る。そして、第１、第２判定結果判断回路１０の結果に
応じて特徴量検出前処理回路１１と特徴量検出回路１２
を通った後文字認識回路１３で処理されるか、或は第１
・第２判定結果判断回路１０から直接文字認識回路１３
で処理される。
文字領域を切り出し、切り出された文字を自動的に認識
させる。 【構成】 カメラ１に画像メモリ２、２値化処理回路
３、文字領域切り出し回路４、パターン照合比較回路
５、パターン候補選択回路６を順次接続する。更にその
後に第１判定回路７及び第２判定回路８を接続させ、両
判定結果を第１・第２判定結果判断回路１０に接続す
る。そして、第１、第２判定結果判断回路１０の結果に
応じて特徴量検出前処理回路１１と特徴量検出回路１２
を通った後文字認識回路１３で処理されるか、或は第１
・第２判定結果判断回路１０から直接文字認識回路１３
で処理される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カメラにより車両を撮
像して、撮像された画像の中からナンバープレートの文
字領域を切り出し、切り出された文字領域に対して、文
字認識を行うナンバープレート文字認識装置に関するも
のである。
像して、撮像された画像の中からナンバープレートの文
字領域を切り出し、切り出された文字領域に対して、文
字認識を行うナンバープレート文字認識装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】従来、ナンバープレート認識装置におい
ては、撮像された車両画像に対して２値化処理を行い、
この２値画像に対してラベリング処理により領域分割処
理を行う。さらに車両ナンバー文字領域を囲む外接枠の
縦寸法、横寸法等の既知の情報を用いて、すでに分割さ
れた領域の中から車両ナンバー文字領域を選択する。
ては、撮像された車両画像に対して２値化処理を行い、
この２値画像に対してラベリング処理により領域分割処
理を行う。さらに車両ナンバー文字領域を囲む外接枠の
縦寸法、横寸法等の既知の情報を用いて、すでに分割さ
れた領域の中から車両ナンバー文字領域を選択する。
【０００３】次に選択された車両ナンバー文字領域に対
してパターンマッチングを行いパターン照合比較手段の
結果からパターン一致度がもっとも高い第１文字候補と
２番目に高い第２文字候補を選択する。さらに第１判定
条件であるところの第１文字候補のパターン一致度が所
定値より大であるかどうか及び第２判定条件であるとこ
ろの第１文字候補のパターン一致度と上記第２の文字候
補のパターン一致度の差が所定値より大であるかを判定
する。
してパターンマッチングを行いパターン照合比較手段の
結果からパターン一致度がもっとも高い第１文字候補と
２番目に高い第２文字候補を選択する。さらに第１判定
条件であるところの第１文字候補のパターン一致度が所
定値より大であるかどうか及び第２判定条件であるとこ
ろの第１文字候補のパターン一致度と上記第２の文字候
補のパターン一致度の差が所定値より大であるかを判定
する。
【０００４】そして上記第１及び第２判定条件が成立し
ている場合には、上記第１文字候補をナンバープレート
文字として認識し、上記第１判定条件のみが成立してい
る場合には、上記第１、第２の両文字候補の特徴量を抽
出し、その特徴からどちらかの候補をナンバープレート
文字として認識している。
ている場合には、上記第１文字候補をナンバープレート
文字として認識し、上記第１判定条件のみが成立してい
る場合には、上記第１、第２の両文字候補の特徴量を抽
出し、その特徴からどちらかの候補をナンバープレート
文字として認識している。
【０００５】以下図面を参照しながら、上述した従来の
ナンバープレート認識装置の一例について説明する。
ナンバープレート認識装置の一例について説明する。
【０００６】図３は従来のナンバープレート文字認識装
置の概略ブロック図である。図３において、１はカメラ
で、車両画像の１フレームデータを出力する。２は画像
メモリでカメラからのアナログ画像データをＡ／Ｄ変換
し、ディジタル画像データとして記憶する。３は２値化
処理回路で、画像メモリ２から出力された画像データを
２値画像データに変換する。４は文字領域切り出し回路
で、２値画像データに対して領域分割処理を行い、更に
ナンバープレート文字の形状特徴から文字領域を切り出
す。５はパターン照合比較回路で、文字領域切り出し回
路４において切り出された文字領域に対して辞書パター
ンとパターンマッチングを行い、パターン一致度を出力
する。６は候補選択回路で、上記パターン照合比較回路
５の結果からパターン一致度がもっとも高い第１文字候
補と２番目に高い第２文字候補を選択する。７は第１判
定回路で、第１判定条件であるところの第１文字候補の
パターン一致度が所定値より大きいかどうかを判定す
る。８は第２判定回路で、第２判定条件であるところの
上記第１文字候補のパターン一致度と上記第２文字候補
のパターン一致度の差が所定値より大きいかを判定す
る。９は文字認識回路で、上記第１及び第２判定回路に
おいて両判定条件が成立する場合には、上記第１文字候
補をナンバープレート文字として認識し、上記第１判定
条件のみが成立する場合には、上記第１、第２の両文字
候補の構造的特徴から、どちらかの文字候補をナンバー
プレート文字として認識する。
置の概略ブロック図である。図３において、１はカメラ
で、車両画像の１フレームデータを出力する。２は画像
メモリでカメラからのアナログ画像データをＡ／Ｄ変換
し、ディジタル画像データとして記憶する。３は２値化
処理回路で、画像メモリ２から出力された画像データを
２値画像データに変換する。４は文字領域切り出し回路
で、２値画像データに対して領域分割処理を行い、更に
ナンバープレート文字の形状特徴から文字領域を切り出
す。５はパターン照合比較回路で、文字領域切り出し回
路４において切り出された文字領域に対して辞書パター
ンとパターンマッチングを行い、パターン一致度を出力
する。６は候補選択回路で、上記パターン照合比較回路
５の結果からパターン一致度がもっとも高い第１文字候
補と２番目に高い第２文字候補を選択する。７は第１判
定回路で、第１判定条件であるところの第１文字候補の
パターン一致度が所定値より大きいかどうかを判定す
る。８は第２判定回路で、第２判定条件であるところの
上記第１文字候補のパターン一致度と上記第２文字候補
のパターン一致度の差が所定値より大きいかを判定す
る。９は文字認識回路で、上記第１及び第２判定回路に
おいて両判定条件が成立する場合には、上記第１文字候
補をナンバープレート文字として認識し、上記第１判定
条件のみが成立する場合には、上記第１、第２の両文字
候補の構造的特徴から、どちらかの文字候補をナンバー
プレート文字として認識する。
【０００７】次に上記実施例の動作について説明する。
カメラ１により入力された車両多値画像は画像メモリ２
に記憶される。２値化処理回路３では、この多値画像デ
ータに対して、ラプラシアン・ヒストグラム法により、
２次微分値の絶対値が大きい画素についてのみ濃度ヒス
トグラムを作成し、この濃度ヒストグラムから判別しき
い値選定法を用いてしきい値を求め、２値化処理回路３
において２値画像に変換する。この２値画像データは文
字領域切り出し回路４において、ラベリング処理を行っ
て領域分割を行った後、この領域を囲む外接枠の縦横の
長さは既知である縦横の長さと比較され、その値に近い
縦横の長さを持つ領域をナンバープレート文字領域とし
て選択する。ナンバープレート文字領域を選択後はパタ
ーン照合比較回路５において、辞書に格納されている参
照文字パターンと文字領域の中心位置を一致させて重ね
合わせ、パターン一致度を求める。パターン一致度は、
参照文字パターン全体の画素数と参照文字パターンと一
致した画素数との割合を計算して求めている。
カメラ１により入力された車両多値画像は画像メモリ２
に記憶される。２値化処理回路３では、この多値画像デ
ータに対して、ラプラシアン・ヒストグラム法により、
２次微分値の絶対値が大きい画素についてのみ濃度ヒス
トグラムを作成し、この濃度ヒストグラムから判別しき
い値選定法を用いてしきい値を求め、２値化処理回路３
において２値画像に変換する。この２値画像データは文
字領域切り出し回路４において、ラベリング処理を行っ
て領域分割を行った後、この領域を囲む外接枠の縦横の
長さは既知である縦横の長さと比較され、その値に近い
縦横の長さを持つ領域をナンバープレート文字領域とし
て選択する。ナンバープレート文字領域を選択後はパタ
ーン照合比較回路５において、辞書に格納されている参
照文字パターンと文字領域の中心位置を一致させて重ね
合わせ、パターン一致度を求める。パターン一致度は、
参照文字パターン全体の画素数と参照文字パターンと一
致した画素数との割合を計算して求めている。
【０００８】次に各参照文字パターンに対するパターン
一致度は候補選択回路６に入力され、パターン一致度が
もっとも高い第１文字候補と２番目に高い第２文字候補
が選択される。さらにこれらの両文字候補のパターン一
致度は、第１判定回路及び第２判定回路に入力される。
第１判定回路では、第１文字候補のパターン一致度が所
定値より大きいかどうかの判定が行われ、第２判定回路
では、第１文字候補のパターン一致度と上記第２文字候
補のパターン一致度の差が所定値より大きいかどうかの
判定を行う。
一致度は候補選択回路６に入力され、パターン一致度が
もっとも高い第１文字候補と２番目に高い第２文字候補
が選択される。さらにこれらの両文字候補のパターン一
致度は、第１判定回路及び第２判定回路に入力される。
第１判定回路では、第１文字候補のパターン一致度が所
定値より大きいかどうかの判定が行われ、第２判定回路
では、第１文字候補のパターン一致度と上記第２文字候
補のパターン一致度の差が所定値より大きいかどうかの
判定を行う。
【０００９】次に上記第１、第２判定回路の判定結果
は、文字認識回路９に入力され、上記第１及び第２の両
判定回路において判定内容が成立している場合には、上
記第１文字候補をナンバープレート文字として認識す
る。
は、文字認識回路９に入力され、上記第１及び第２の両
判定回路において判定内容が成立している場合には、上
記第１文字候補をナンバープレート文字として認識す
る。
【００１０】また、上記第１判定手段の判定内容のみが
成立した場合には、上記第１、第２の両文字候補におけ
るオイラー数、端点数等の特徴量を抽出し、その特徴か
らナンバープレート文字が認識される。
成立した場合には、上記第１、第２の両文字候補におけ
るオイラー数、端点数等の特徴量を抽出し、その特徴か
らナンバープレート文字が認識される。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例のナンバープレート文字認識装置では、パターンマ
ッチングにより文字候補を選択しても入力画像に含まれ
るノイズ等により、特徴量が意図した様に得られないと
いう問題があった。
来例のナンバープレート文字認識装置では、パターンマ
ッチングにより文字候補を選択しても入力画像に含まれ
るノイズ等により、特徴量が意図した様に得られないと
いう問題があった。
【００１２】本発明はこの様な従来の問題を解決するも
のであり、上記パターンマッチングと特徴量によるによ
る文字認識の問題点を解決し、良好な文字認識を行うこ
とができる優れたナンバープレート文字認識装置を提供
することを目的とするものである。
のであり、上記パターンマッチングと特徴量によるによ
る文字認識の問題点を解決し、良好な文字認識を行うこ
とができる優れたナンバープレート文字認識装置を提供
することを目的とするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
する為に、特徴量が意図どおりに求まる為の前処理手段
と、画像データに含まれるノイズ等の雑音を具備して特
徴量を検出する手段を設け、候補選択回路によって選ば
れた第１文字候補、第２文字候補の特徴量とを比較する
ようにしたものである。
する為に、特徴量が意図どおりに求まる為の前処理手段
と、画像データに含まれるノイズ等の雑音を具備して特
徴量を検出する手段を設け、候補選択回路によって選ば
れた第１文字候補、第２文字候補の特徴量とを比較する
ようにしたものである。
【００１４】
【作用】したがって、本発明によれば、第１、第２判定
条件によって両方とも成立しない場合、特徴量検出の前
処理段階であらかじめ特徴量を検出するのに不要となる
データを除去し、さらに特徴量の検出手段で特徴量を検
出した後、第１文字候補、第２文字候補の特徴量と比較
して、ナンバープレート文字を認識するものなので、ノ
イズなどの雑音を具備した文字であっても良好な文字認
識ができるという作用を有する。
条件によって両方とも成立しない場合、特徴量検出の前
処理段階であらかじめ特徴量を検出するのに不要となる
データを除去し、さらに特徴量の検出手段で特徴量を検
出した後、第１文字候補、第２文字候補の特徴量と比較
して、ナンバープレート文字を認識するものなので、ノ
イズなどの雑音を具備した文字であっても良好な文字認
識ができるという作用を有する。
【００１５】
【実施例】以下本発明の一実施例のナンバープレート文
字認識装置について、図面を参照しながら説明する。
字認識装置について、図面を参照しながら説明する。
【００１６】図１は本発明の一実施例を示すものであ
る。図１において、従来例と同一の番号は、同一名称、
同一特性を示すものであり、構成の説明を省略する。１
０は第１・第２判定結果判断回路で、第１及び第２条件
の両方が成立したか、それとも第１条件または第２条件
のいずれか一つのみしか成立しなかったか、或は第１及
び第２条件の両方とも成立しなかったかを判断する。１
１は特徴量検出前処理回路で、特徴量を検出するのに不
要となるデータを除去する。１２は特徴量検出回路で、
上記候補選択回路６から選ばれた第１文字候補と第２文
字候補の特徴量を画像データに含まれるノイズ等の雑音
を具備して求める。１３は文字認識回路で、上記第１及
び第２判定回路において両判定条件が成立する場合に
は、上記第１文字候補をナンバープレート文字として認
識し、上記第１または第２判定条件の何れか或は両方が
成立しない場合には、上記特徴量検出回路１２の結果
と、文字候補の特徴量とを比較し、一致するほうをナン
バープレート文字として認識する。
る。図１において、従来例と同一の番号は、同一名称、
同一特性を示すものであり、構成の説明を省略する。１
０は第１・第２判定結果判断回路で、第１及び第２条件
の両方が成立したか、それとも第１条件または第２条件
のいずれか一つのみしか成立しなかったか、或は第１及
び第２条件の両方とも成立しなかったかを判断する。１
１は特徴量検出前処理回路で、特徴量を検出するのに不
要となるデータを除去する。１２は特徴量検出回路で、
上記候補選択回路６から選ばれた第１文字候補と第２文
字候補の特徴量を画像データに含まれるノイズ等の雑音
を具備して求める。１３は文字認識回路で、上記第１及
び第２判定回路において両判定条件が成立する場合に
は、上記第１文字候補をナンバープレート文字として認
識し、上記第１または第２判定条件の何れか或は両方が
成立しない場合には、上記特徴量検出回路１２の結果
と、文字候補の特徴量とを比較し、一致するほうをナン
バープレート文字として認識する。
【００１７】次に上記実施例の動作について説明する。
カメラ１により入力された車両多値画像は画像メモリ２
に記憶される。２値化処理回路３では、この多値画像デ
ータに対して、ラプラシアン・ヒストグラム法により、
２次微分値の絶対値が大きい画素についてのみ濃度ヒス
トグラムを作成し、この濃度ヒストグラムから判別しき
い値選定法を用いてしきい値を求め、２値化処理回路３
において２値画像に変換する。この２値画像データは文
字領域切り出し回路４において、ラベリング処理を行っ
て領域分割を行った後、この領域を囲む外接枠の縦横の
長さは既知である縦横の長さと比較され、その値に近い
縦横の長さを持つ領域をナンバープレート文字領域とし
て選択する。ナンバープレート文字領域を選択後はパタ
ーン照合比較回路５において、辞書に格納されている参
照文字パターンと文字領域の中心位置を一致させて重ね
合わせ、パターン一致度を求める。パターン一致度は、
参照文字パターン全体の画素数と参照文字パターンと一
致した画素数との割合を計算して求めている。
カメラ１により入力された車両多値画像は画像メモリ２
に記憶される。２値化処理回路３では、この多値画像デ
ータに対して、ラプラシアン・ヒストグラム法により、
２次微分値の絶対値が大きい画素についてのみ濃度ヒス
トグラムを作成し、この濃度ヒストグラムから判別しき
い値選定法を用いてしきい値を求め、２値化処理回路３
において２値画像に変換する。この２値画像データは文
字領域切り出し回路４において、ラベリング処理を行っ
て領域分割を行った後、この領域を囲む外接枠の縦横の
長さは既知である縦横の長さと比較され、その値に近い
縦横の長さを持つ領域をナンバープレート文字領域とし
て選択する。ナンバープレート文字領域を選択後はパタ
ーン照合比較回路５において、辞書に格納されている参
照文字パターンと文字領域の中心位置を一致させて重ね
合わせ、パターン一致度を求める。パターン一致度は、
参照文字パターン全体の画素数と参照文字パターンと一
致した画素数との割合を計算して求めている。
【００１８】そして、各参照文字パターンに対するパタ
ーン一致度は候補選択回路６に入力され、パターン一致
度がもっとも高い第１文字候補と２番目に高い第２文字
候補が選択される。さらにこれらの両文字候補のパター
ン一致度は、第１判定回路及び第２判定回路に入力され
る。第１判定回路では、第１文字候補のパターン一致度
が所定値より大きいかどうかの判定が行われ、第２判定
回路では、第１文字候補のパターン一致度と上記第２文
字候補のパターン一致度の差が所定値より大きいかどう
かの判定を行う。
ーン一致度は候補選択回路６に入力され、パターン一致
度がもっとも高い第１文字候補と２番目に高い第２文字
候補が選択される。さらにこれらの両文字候補のパター
ン一致度は、第１判定回路及び第２判定回路に入力され
る。第１判定回路では、第１文字候補のパターン一致度
が所定値より大きいかどうかの判定が行われ、第２判定
回路では、第１文字候補のパターン一致度と上記第２文
字候補のパターン一致度の差が所定値より大きいかどう
かの判定を行う。
【００１９】次に上記第１、第２判定回路の判定結果
は、第１・第２判定結果判断回路１０に入力され、上記
第１及び第２の両判定回路において判定内容が成立して
いる場合には、文字認識回路１３において上記第１文字
候補をナンバープレート文字として認識する。
は、第１・第２判定結果判断回路１０に入力され、上記
第１及び第２の両判定回路において判定内容が成立して
いる場合には、文字認識回路１３において上記第１文字
候補をナンバープレート文字として認識する。
【００２０】また、上記第１または第２判定条件の何れ
か或は両方が成立しない場合には、特徴量検出前処理回
路１１において、特徴量がより正確に求まる様に端点等
の特徴量を求めるために行う細線化処理等によって生じ
る不要なヒゲを除去する等の前処理を行う。特徴量検出
回路１２では、上記前処理後の画像データの特徴量を検
出する。そして、文字認識回路１３において、これらの
特徴量と文字候補の特徴量とを比較し、ナンバープレー
トの文字として認識する。
か或は両方が成立しない場合には、特徴量検出前処理回
路１１において、特徴量がより正確に求まる様に端点等
の特徴量を求めるために行う細線化処理等によって生じ
る不要なヒゲを除去する等の前処理を行う。特徴量検出
回路１２では、上記前処理後の画像データの特徴量を検
出する。そして、文字認識回路１３において、これらの
特徴量と文字候補の特徴量とを比較し、ナンバープレー
トの文字として認識する。
【００２１】次にノイズ等の雑音を具備して検出した特
徴量について図面を参照しながら説明する。図４に従来
の特徴量の一例をしめす。また、図２に本発明の特徴量
の一例を示す。
徴量について図面を参照しながら説明する。図４に従来
の特徴量の一例をしめす。また、図２に本発明の特徴量
の一例を示す。
【００２２】図４において、文字例「２」における特徴
量の一つである端点の位置を示している。この図によれ
ば、上記文字「２」の特徴量の一つである端点数は、２
つとなる。しかし、画像データに含まれるノイズ等の影
響によって、端点を求めるのに必要な細線化処理の結果
が図４の様にならず、図２の様になることもありえる。
この場合、図２に示されているように端点数は、４つと
なるから、こうした場合は、特徴量検出前処理回路１１
によりノイズ分を除去するので、図４の端点のみならず
図２の端点においても上記文字「２」の特徴量と見なす
ことができる。
量の一つである端点の位置を示している。この図によれ
ば、上記文字「２」の特徴量の一つである端点数は、２
つとなる。しかし、画像データに含まれるノイズ等の影
響によって、端点を求めるのに必要な細線化処理の結果
が図４の様にならず、図２の様になることもありえる。
この場合、図２に示されているように端点数は、４つと
なるから、こうした場合は、特徴量検出前処理回路１１
によりノイズ分を除去するので、図４の端点のみならず
図２の端点においても上記文字「２」の特徴量と見なす
ことができる。
【００２３】このように上記実施例によれば、特徴量検
出前処理回路１１および特徴量検出回路１２によって特
徴量を抽出し、文字候補の特徴量と比較させることによ
り、ノイズ等により特徴量が正しく求まらない場合にも
良好な文字認識を行うことができるという利点を有す
る。
出前処理回路１１および特徴量検出回路１２によって特
徴量を抽出し、文字候補の特徴量と比較させることによ
り、ノイズ等により特徴量が正しく求まらない場合にも
良好な文字認識を行うことができるという利点を有す
る。
【００２４】
【発明の効果】本発明は上記実施例より明かなように、
特徴量検出前処理手段および特徴量検出手段によって特
徴量を抽出し、文字候補の特徴量と比較させることによ
り、ノイズ等により特徴量が正しく求まらない場合にも
良好な文字認識を行うことができるという効果を有す
る。
特徴量検出前処理手段および特徴量検出手段によって特
徴量を抽出し、文字候補の特徴量と比較させることによ
り、ノイズ等により特徴量が正しく求まらない場合にも
良好な文字認識を行うことができるという効果を有す
る。
【図１】本発明の一実施例におけるナンバープレート文
字認識装置の概略ブロック図
字認識装置の概略ブロック図
【図２】本発明の特徴量の一例を示す図
【図３】従来のナンバープレート文字認識装置の概略ブ
ロック図
ロック図
【図４】従来の構造的特徴量の一例を示す図
１ カメラ ２ 画像メモリ ３ ２値化処理回路 ４ 文字領域切り出し回路 ５ パターン照合比較回路 ６ 候補選択回路 ７ 第１判定回路 ８ 第２判定回路 １０ 第１、第２判定結果判断回路 １１ 特徴量検出前処理回路 １２ 特徴量検出回路 １３ 文字認識回路
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】 車両を撮像するカメラと、このカメラに
より入力された画像データを記憶する画像データ記憶手
段と、上記画像データから文字領域を切り出す文字領域
切り出し手段と、上記切り出された文字領域データと参
照文字パターンとを照合比較しパターン一致度を出力す
るパターン照合比較手段と、上記パターン一致度がもっ
とも高い第１文字候補、２番目に高い第２文字候補を選
択する候補選択手段と、上記切り出された文字領域デー
タから文字の特徴を抽出する特徴量抽出手段と、上記第
１文字候補、上記第２文字候補の文字の特徴と上記特徴
量抽出手段によって得られたデータとを比較選択しナン
バープレート文字として認識する文字認識手段とから構
成されるナンバープレート文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3175099A JPH0520488A (ja) | 1991-07-16 | 1991-07-16 | ナンバープレート文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3175099A JPH0520488A (ja) | 1991-07-16 | 1991-07-16 | ナンバープレート文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0520488A true JPH0520488A (ja) | 1993-01-29 |
Family
ID=15990242
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3175099A Pending JPH0520488A (ja) | 1991-07-16 | 1991-07-16 | ナンバープレート文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0520488A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018513495A (ja) * | 2015-04-20 | 2018-05-24 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | デュアル埋め込み型光学文字認識（ｏｃｒ）エンジン |
-
1991
- 1991-07-16 JP JP3175099A patent/JPH0520488A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018513495A (ja) * | 2015-04-20 | 2018-05-24 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | デュアル埋め込み型光学文字認識（ｏｃｒ）エンジン |
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