JPH08212290A - Feature amount preparing device in pattern identification - Google Patents

Feature amount preparing device in pattern identification

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JPH08212290A
JPH08212290A JP7041317A JP4131795A JPH08212290A JP H08212290 A JPH08212290 A JP H08212290A JP 7041317 A JP7041317 A JP 7041317A JP 4131795 A JP4131795 A JP 4131795A JP H08212290 A JPH08212290 A JP H08212290A
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JP
Japan
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feature amount
feature
distance
feature quantity
character
Prior art date
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Application number
JP7041317A
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Japanese (ja)
Inventor
Hitoshi Kojima
仁 小嶋
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Nippon Signal Co Ltd
Original Assignee
Nippon Signal Co Ltd
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Publication date
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Publication of JPH08212290A publication Critical patent/JPH08212290A/en
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Abstract

PURPOSE: To obtain the feature amount of a high identification rate of a recognition result by preparing one feature amount by incorporating a distance feature amount and a projection feature amount. CONSTITUTION: Data picked up by a TV camera 1 is stored as still picture data in a picture storage part 2, and a number plate extraction part 3 extracts the part of a number plate and segments a character next. Segmented character data is given a density normalization processing by a density normalization part at first and the preparation processing of a feature amount being a feature constitution element by a distance/projection feature preparation part 5a in a feature amount preparation part 4 next. In this case, the distance and projection feature amounts from a prescribed reference position are prepared. Then, the feature amount obtained by incorporating the distance and projection feature amounts is prepared at last. The normalized feature amount is used as the input cell of an identification processing by a neural network in a next character recognition part 6 to recognize a branch station character.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、例えば、自動車をTV
カメラ等で撮影して画像データを得て、その画像データ
から車両を特定するナンバープレートの内容を読出すと
きに、検出した特徴量を用いてパターン認識するときの
パターン識別における特徴量作成装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates to, for example, an automobile for a TV.
The present invention relates to a feature quantity creating device in pattern identification when pattern recognition is performed using a detected feature quantity when the contents of a license plate for identifying a vehicle are read from the image data obtained by shooting with a camera or the like. .

【0002】[0002]

【従来の技術】図3は、自動車CのナンバープレートP
の内容、すなわち、陸運支局(以下、支局という)文
字、車両番号等の内容を読取る際の画像処理装置aの概
略構成図であり、図4は、そのブロック図である。
2. Description of the Related Art FIG. 3 shows a license plate P of an automobile C.
4 is a schematic configuration diagram of the image processing device a when reading the contents of the above, that is, the contents of the land transportation branch office (hereinafter referred to as “branch office”), the vehicle number, and the like, and FIG.

【0003】この画像処理装置aは、路面上方に設けら
れているTVカメラ1で撮影して得られたデータを画像
記憶部2に静止画として記憶できるように構成されてい
る。なお、1′は赤外線照明器であって、照度の不足す
る夜間にも良好な撮影データが得られるように工夫され
ている。
The image processing apparatus a is constructed so that the data obtained by photographing with the TV camera 1 provided above the road surface can be stored in the image storage unit 2 as a still image. Reference numeral 1'denotes an infrared illuminator, which is devised so that good photographing data can be obtained even at night when the illuminance is insufficient.

【0004】画像記憶部2に記憶されているデータは、
デジタル数値化されてナンバープレート抽出部3でナン
バープレートPに相当する部分が抽出される。そして、
特徴量作成部4で文字(数字や記号も含む)を識別する
ためのその特徴量が作成された後、文字認識部6でその
特徴量を用いて文字が認識される。なお、モニタ7はこ
れら各過程を監視するために設けられている。また、特
徴量作成部4に含まれる距離・射影特徴作成部5a及び
サイズ正規化部5bは、本発明の特徴的構成要素部分
で、これらについては後述する。
The data stored in the image storage unit 2 is
It is digitized and the portion corresponding to the license plate P is extracted by the license plate extraction unit 3. And
After the feature quantity creating unit 4 creates the feature quantity for identifying a character (including numbers and symbols), the character recognizing unit 6 recognizes the character using the feature quantity. The monitor 7 is provided to monitor each of these processes. Further, the distance / projection feature creation unit 5a and the size normalization unit 5b included in the feature quantity creation unit 4 are characteristic component parts of the present invention, which will be described later.

【0005】上記各部はマイクロコンピュータ(CP
U)から構成されていて、得られた文字認識出力は、管
理センタに送出されて交通量の把握や速度取締等に利用
される。また、この画像処理装置aが駐車場に設けられ
たときは、車両の入出管理に利用される。
Each of the above parts is a microcomputer (CP
U) and the obtained character recognition output is sent to the management center and used for grasping traffic volume and speed control. Further, when the image processing device a is provided in the parking lot, it is used for the entry / exit management of the vehicle.

【0006】図5は、図4のナンバープレート抽出部3
で抽出されたナンバープレートの画像データから文字切
出しによって切出された支局文字(図示の例では「足
立」)の距離特徴量作成手順を示している(図5(a)
参照)。
FIG. 5 shows the license plate extracting unit 3 of FIG.
FIG. 5A shows a procedure for creating a distance feature amount of a station character (“Adachi” in the example shown in the figure) cut out by character cutting from the image data of the license plate extracted in FIG.
reference).

【0007】切出された支局文字は、距離特徴量を求め
る前処理として、図5(a)に示される元の多値のデー
タが、2値化処理を行うために濃度正規化処理が行われ
る(図5(b)参照)。
The cut-out station character is subjected to density normalization processing as the original multivalued data shown in FIG. 5A in order to perform the binarization processing as a preprocessing for obtaining the distance feature amount. (See FIG. 5B).

【0008】次いで、濃度の正規化された画像データは
2値化され、所定以上の濃度のものは“1”となり(図
5(c)の黒部分)、また、所定の濃度に満たないもの
は“0”とされる(図5(c)の白部分)。なお、図5
(c)中、支局文字「足立」を囲む細線の四角枠は、文
字切出しの基準線であり、この基準線が距離特徴量を作
成するときの4方向の基準位置となる。
Next, the density-normalized image data is binarized, and if the density is higher than a predetermined value, it becomes "1" (black portion in FIG. 5C), and if the density is lower than the predetermined density. Is set to "0" (white part in FIG. 5C). Note that FIG.
In (c), a thin rectangular box surrounding the station character "Adachi" is a reference line for character extraction, and the reference line is a reference position in four directions when creating the distance feature amount.

【0009】上述のようにして2値濃度化された支局文
字は、上記4方向からの距離が求められて距離特徴量
イ′が作成される。この距離特徴量イ′は、各基準位置
から直角方向に計測して“1”(図5(c)の黒部分)
に当るまでの“0”(図5(c)の白部分)の数の合計
(“0”に当るドット数)として表わされる(図5
(a)参照)。
With respect to the local character that has been binarized as described above, the distances from the above four directions are obtained and the distance feature amount a'is created. This distance feature amount a ′ is “1” (black portion in FIG. 5C) measured in the direction perpendicular to each reference position.
It is expressed as a total of the number of "0" s (white portions in FIG. 5C) until hitting (the number of dots hitting "0") (FIG. 5).
(See (a)).

【0010】求められた距離特徴量は、例えば特開平5
−303668号公報に示されるようなニューラルネッ
トワークを用いて文字読取用の所定の大きさの入力セル
となるようにサイズの正規化が行われて、所定のサイズ
の距離特徴量イが生成される(図5(e)参照)。
The obtained distance feature quantity is, for example, Japanese Patent Laid-Open No.
Using a neural network as disclosed in Japanese Patent Laid-Open No.-303668, size normalization is performed so that an input cell of a predetermined size for character reading is obtained, and a distance feature amount a of a predetermined size is generated. (See FIG. 5 (e)).

【0011】[0011]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来装置の距離特徴量を基にしてパターン認識するとき
は、撮像した元の画像データがゆがんでいると、上述の
例で説明すると、ナンバープレートを正面からでなく、
ナンバープレートが傾斜した状態、あるいはナンバープ
レートを斜め前方から撮像したときは、正確な距離特徴
量が得られず、認識結果の識別率が低下してしまう欠点
があった。
However, when pattern recognition is performed on the basis of the distance feature amount of the above-mentioned conventional apparatus, the original image data taken is distorted. Not from the front
When the license plate is tilted or when the license plate is imaged obliquely from the front, there is a drawback that an accurate distance feature amount cannot be obtained and the recognition rate of the recognition result decreases.

【0012】さらに、具体的に説明すると、画像処理装
置が駐車場管理用に用いられるように、TVカメラが路
側に設けられ、しかもナンバープレートの下部が車両側
に極端に位置しているようなときは、画像データがゆが
み、上記図2の支局文字「足立」が横(水平)方向に連
続した一つの文字の形になり、正確な距離特徴量が得ら
れなくなる欠点がある。
More specifically, a TV camera is provided on the road side and the lower part of the license plate is extremely located on the vehicle side so that the image processing apparatus is used for parking lot management. In this case, the image data is distorted, and the station character “Adachi” in FIG. 2 becomes a single continuous character in the horizontal (horizontal) direction, which makes it impossible to obtain an accurate distance feature amount.

【0013】そこで、本発明は、上記欠点を解決するた
めになされたものであって、その目的は、基本的には距
離特徴量を用いるけれども、その距離特徴量を補完でき
るもう一つの特徴量を加味した特徴量を作成し、認識結
果の識別率の高いパターン識別における特徴量作成装置
を提供することにある。
Therefore, the present invention has been made to solve the above-mentioned drawbacks, and the purpose thereof is to basically use a distance feature amount, but another feature amount that can complement the distance feature amount. It is to provide a feature quantity creation device in pattern identification in which a feature quantity in which the recognition result is added is created and the recognition rate of the recognition result is high.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】本発明に係るパターン識
別における特徴量作成装置は、上記目的を達成するため
に、所定の基準位置から撮像データを処理して得られた
2値化濃度データの“1”の位置までを計測して距離特
徴量を作成する距離特徴量作成手段と、前記所定の基準
位置から撮像データを処理して得られた2値化濃度デー
タの射影特徴量を作成する射影特徴量作成手段と、作成
された距離特徴量と射影特徴量とを合体して1つの特徴
量を作成する特徴量作成手段とを有することを特徴とし
ている。
In order to achieve the above-mentioned object, a feature quantity creating apparatus for pattern identification according to the present invention is capable of processing binary image density data obtained by processing image data from a predetermined reference position. Distance feature amount creating means for creating a distance feature amount by measuring up to the position of "1" and projective feature amount of the binarized density data obtained by processing the imaging data from the predetermined reference position. The present invention is characterized by having a projective feature quantity creating means and a feature quantity creating means for creating one feature quantity by combining the created distance feature quantity and the projected feature quantity.

【0015】[0015]

【作用】上記構成において、特徴量作成手段は、距離特
徴量と射影特徴量とから特徴量を作成する。
In the above structure, the feature quantity creating means creates the feature quantity from the distance feature quantity and the projected feature quantity.

【0016】[0016]

【実施例】本発明の実施例を図1のフローチャート及び
図2の説明図を用いて説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described with reference to the flow chart of FIG. 1 and the explanatory view of FIG.

【0017】本発明を上記図3,4に示されるように、
自動車CのナンバープレートPから支局文字(この例で
は「足立」)を識別する場合について説明する。先ず、
本実施例においても、従来と同様に、TVカメラ1で撮
影されたデータは、画像記憶部2に静止画像データとし
て記憶される(ステップ100。以下、ステップをSと
する。)。そして、ナンバープレート抽出部3でナンバ
ープレートPの部分が抽出され(S102)、次いで文
字(図示の例では「足立」)の切出しが行われる(S1
04)。図2(a)には、その切出された多値濃度のオ
リジナルパターンが示されている。
The present invention, as shown in FIGS.
A case will be described in which a station character (“Adachi” in this example) is identified from the license plate P of the automobile C. First,
Also in the present embodiment, as in the conventional case, the data captured by the TV camera 1 is stored in the image storage unit 2 as still image data (step 100; hereinafter, step is referred to as S). Then, the license plate extracting unit 3 extracts the license plate P portion (S102), and then cuts out characters (“Adachi” in the illustrated example) (S1).
04). FIG. 2A shows the cut out original pattern of multi-value density.

【0018】切出された文字データは、上記図5を用い
て説明したように、先ず、濃度正規化部5aで濃度の正
規化処理が行われ(S106。図2(b),(c)参
照)、次いで、特徴量作成部4の距離・射影特徴作成部
5aで本発明の特徴的構成要素である特徴量の作成処理
が行われる。
As described above with reference to FIG. 5, the extracted character data is first subjected to density normalization processing by the density normalization section 5a (S106. FIGS. 2B and 2C). Then, the distance / projection feature creating unit 5a of the feature creating unit 4 performs a feature amount creating process which is a characteristic component of the present invention.

【0029】要するに、本実施例装置においても、上記
図5(a)〜(c)と同一の前処理が行われる。したが
って、図5(a)〜(c)は、図2(a)〜(c)にそ
れぞれ対応している。また、図2には示されていない
が、上記図5(d)に示されていると同様に、所定の基
準位置からの距離特徴量イ′が作成される(S108
a)。
In short, also in the apparatus of this embodiment, the same pretreatment as that shown in FIGS. 5 (a) to 5 (c) is performed. Therefore, FIGS. 5A to 5C correspond to FIGS. 2A to 2C, respectively. Although not shown in FIG. 2, a distance feature amount a ′ from a predetermined reference position is created in the same manner as shown in FIG. 5D above (S108).
a).

【0020】次いで、上辺の文字切出枠線を基準位置と
し、その基準位置から直角方向に計測して“1”に当る
部分(図2(c)において黒い部分)の数(“1”に当
たるドット数)が計測されて、図2(d)に示されるよ
うな射影特徴量ロ′が作成される(S108b)。
Next, the character cutting-out frame line on the upper side is set as a reference position, and the number ("1") of the portions (black portions in FIG. 2 (c)) measured at a right angle from the reference position and hitting "1". The number of dots) is measured, and a projected feature quantity b'as shown in FIG. 2D is created (S108b).

【0021】この射影特徴量ロ′は、上述の上辺の基準
位置だけでなく、左,右両辺の基準位置及び下辺の基準
位置の射影特徴量ロ′,ロ′…も作成してもよいが、こ
の射影特徴量は、後述するように、上述の距離特徴量を
補完するために用いられるもので、いずれか一つの基準
位置の射影特徴があれば十分であり、また、特徴量のデ
ータ量が少ないと、次段のニューラルネットワーク処理
の負荷を高めることなく認識別結果を得ることができ
る。なお、本実施例のような横並びのナンバープレート
の支局文字を読取るような場合は、上辺又は下辺の基準
位置からの射影特徴量であることが各文字を分別できる
ので望ましい。
This projective feature quantity b ′ may be created not only in the above-mentioned reference position of the upper side, but also in the projective feature quantities b ′, b ′ ... Of the left and right side reference positions and the lower side reference positions. As will be described later, this projective feature amount is used to complement the above-described distance feature amount, and it is sufficient if there is a projective feature at any one of the reference positions. If the number is small, it is possible to obtain the recognition result without increasing the load of the neural network processing of the next stage. In the case of reading the station characters on the license plates arranged side by side as in the present embodiment, it is desirable that the characters are classified as the projected feature amount from the reference position on the upper side or the lower side.

【0022】上述のようにして得られた射影特徴量ロ′
を、作成された距離特徴量の同じ基準位置に所定の間隔
を保って対応させて合体された後、次の工程のニューラ
ルネットワークの入力セルの大きさとなるようにサイズ
の正規化が行われて(S108c)、最終的に、図2
(e)に示される距離特徴量イと射影特徴量ロとの合体
された特徴量が作成される。
The projected feature quantity b ′ obtained as described above.
Are merged by making them correspond to the same reference position of the created distance feature with a predetermined interval maintained, and then the size is normalized so as to be the size of the input cell of the neural network in the next step. (S108c), finally, as shown in FIG.
A combined feature amount of the distance feature amount a and the projected feature amount b shown in (e) is created.

【0023】正規化された特徴量は、次の文字認識部6
におけるニューラルネットにより識別処理の入力セルと
して用いられて支局文字(「足立」)が識別される(S
110)。なお、ニューラルネットによる識別処理は、
入力セル数が少なければ、その処理負荷が小さくできる
ので、射影特徴量ロの数が少ない方が好ましい。
The normalized feature quantity is used for the next character recognition unit 6
The local network character (“Adachi”) is identified by the neural network in S as an input cell of the identification process (S).
110). In addition, the identification processing by the neural network,
Since the processing load can be reduced if the number of input cells is small, it is preferable that the number of projective feature quantities B is small.

【0024】以上のように、本実施例装置は、従来装置
のように、単に距離特徴量を用いるだけでなく、射影特
徴量をも加味した特徴量を用いるので、撮像データがゆ
がんでいても文字の識別率を高めることができる。
As described above, the apparatus according to the present embodiment uses not only the distance feature quantity as in the conventional apparatus but also the feature quantity in consideration of the projection feature quantity. Therefore, even if the image data is distorted. The character identification rate can be increased.

【0025】なお、上述の実施例では、元の2次元デー
タはTVカメラ1で撮像された撮像データを用いたが、
これを陰画紙に記録されたものであってもよい。したが
って、本発明で撮像データというときは、このような2
次元データも含んでいる。
In the above-mentioned embodiment, the original two-dimensional data is the image pickup data picked up by the TV camera 1.
This may be recorded on negative paper. Therefore, the term "imaging data" as used in the present invention means that
It also includes dimensional data.

【0026】また、上述の実施例では、距離特徴量作成
時の2値化で“1”を基礎としたが、“0”を基礎とし
てもよい。さらに射影特徴量作成時の2値化で“1”を
基礎としたがこれを“0”を基礎としてもよい。つまり
反転情報を基礎としてもよい。したがって、本発明で
は、“1”というときは、これの逆の“0”を、又は
“0”というときはこれの逆の“1”でもよいことを含
んでいる。
Further, in the above embodiment, "1" is used as the basis for binarization at the time of creating the distance feature quantity, but "0" may be used as the basis. Further, the binarization at the time of creating the projective feature value is based on "1", but this may be based on "0". That is, the reversal information may be used as the basis. Therefore, the present invention includes that "1" may be the opposite "0" or "0" may be the opposite "1".

【0027】[0027]

【発明の効果】本発明に係るパターン識別における特徴
量作成装置は、所定の基準位置から撮像データを処理し
て得られた2値化濃度データの“1”の位置までを計測
して距離特徴量を作成する距離特徴量作成手段と、前記
所定の基準位置から撮像データを処理して得られた2値
化濃度データの射影特徴量を作成する射影特徴量作成手
段と、作成された距離特徴量と射影特徴量とを合体して
1つの特徴量を作成する特徴量作成手段とからなるの
で、認識結果の識別率の高い特徴量を得ることができ
る。
As described above, the feature quantity creating apparatus in the pattern identification according to the present invention measures the distance feature by measuring from the predetermined reference position to the position "1" of the binarized density data obtained by processing the image pickup data. Distance feature amount creating means for creating an amount, projective feature amount creating means for creating a projective feature amount of the binarized density data obtained by processing the imaging data from the predetermined reference position, and the created distance feature Since the feature quantity creating means creates a single feature quantity by combining the quantity and the projected feature quantity, a feature quantity with a high recognition rate of the recognition result can be obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例装置に係る特徴量を作成する
ときのフローチャートである。
FIG. 1 is a flowchart for creating a feature quantity according to an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の特徴量を作成するときの説明図であ
る。
FIG. 2 is an explanatory diagram when creating a feature amount of the present invention.

【図3】自動車のナンバープレートの文字を識別すると
きの画像処理装置の一例を示す概略図である。
FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of an image processing apparatus for identifying characters on a license plate of an automobile.

【図4】画像処理システムのブロック図である。FIG. 4 is a block diagram of an image processing system.

【図5】距離特徴量を作成するときの説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram when creating a distance feature amount.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 TVカメラ 1′ 赤外線照明器 2 画像記憶部 3 ナンバープレート抽出部 4 特徴量作成部 5a 距離・射影特徴作成 5b サイズ正規化部 6 文字認識部 7 モニタ C 自動車 P ナンバープレート a 画像処理装置 1 TV camera 1'Infrared illuminator 2 Image storage unit 3 License plate extraction unit 4 Feature amount creation unit 5a Distance / projection feature creation 5b Size normalization unit 6 Character recognition unit 7 Monitor C Car P license plate a Image processing device

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G08G 1/017 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI technical display location G08G 1/017

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 所定の基準位置から撮像データを処理し
て得られた2値化濃度データの“1”の位置までを計測
して距離特徴量を作成する距離特徴量作成手段と、 前記所定の基準位置から撮像データを処理して得られた
2値化濃度データの射影特徴量を作成する射影特徴量作
成手段と、 作成された距離特徴量と射影特徴量とを合体して1つの
特徴量を作成する特徴量作成手段と、 を有することを特徴とするパターン識別における特徴量
作成装置。
1. A distance feature quantity creating means for creating a distance feature quantity by measuring from a predetermined reference position to a position of "1" of binarized density data obtained by processing image pickup data, and the predetermined feature. Projection feature quantity creating means for creating a projection feature quantity of the binarized density data obtained by processing the imaged data from the reference position of 1 and the created distance feature quantity and the projected feature quantity are combined into one feature. A feature quantity creating device for pattern identification, comprising: a feature quantity creating means for creating an amount.
JP7041317A 1995-02-06 1995-02-06 Feature amount preparing device in pattern identification Pending JPH08212290A (en)

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006164063A (en) * 2004-12-09 2006-06-22 Nec Corp Characteristic vector normalization system and method, and characteristic vector-normalizing program
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CN108944650A (en) * 2018-08-14 2018-12-07 浙江安谐智能科技有限公司 A kind of car light open state method of discrimination based on long-and-short distant light irradiation principle

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