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公开(公告)号：CN111461111B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202010138866.4
申请日：2020-03-03
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林的多帧车牌识别优化方法，该多帧车牌识别优化方法利用连续多帧车牌图像进行车牌识别，同时利用连续多帧车牌识别结果中各位字符的统计信息来优化车牌识别。本发明可用于智能交通系统、电子警察、高速公路收费卡口等实际场景，解决了现有技术中利用固定相机识别车牌容易受到光照不均匀、雾霾、车速等因素的影响导致无法只在单帧车牌图像识别上获得高识别率的问题。
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公开(公告)号：CN111290582A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010134990.3
申请日：2020-02-29
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种基于改进型直线检测的投影交互区域定位方法，包括以下步骤：S1、图像采集，对图像进行灰度化处理，按不同权重对RGB三分量进行加权平均得到灰度图像；S2、利用高核拉普拉斯滤波对灰度化图像后进行卷积操作；S3、基于直方图的二值化，采用滑窗法，利用窗体内的直方图特征对每个像素进行去噪筛选；S4、使用霍夫直线检测算法对去噪后图像检测，并利用投影区域的特点筛选出四条边界线，由得到的四条边界线，实现投影区域定位。
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公开(公告)号：CN111461112B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202010138872.X
申请日：2020-03-03
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于双循环转录网络的车牌字符识别方法，用于对车牌图像中样本失衡的汉字字符、英文字符、数字字符进行识别，包括以下步骤：首先通过卷积神经网络提取车牌图像特征，然后在双循环转录网络内搭建两个并行排列的Bi‑LSTM，两个并行排列的Bi‑LSTM分别对汉字字符和英文字符、数字字符进行特征计算，得到车牌字符置信度估计序列，最后通过转录层对车牌字符置信度估计序列进行映射，得到预测标签。该发明成功解决了在车牌字符识别中训练样本失衡问题，提升了车牌字符识别方法的准确率。另外，通过在实际场景应用该车牌字符识别方法，验证本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN111461111A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010138866.4
申请日：2020-03-03
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林的多帧车牌识别优化方法，该多帧车牌识别优化方法利用连续多帧车牌图像进行车牌识别，同时利用连续多帧车牌识别结果中各位字符的统计信息来优化车牌识别。本发明可用于智能交通系统、电子警察、高速公路收费卡口等实际场景，解决了现有技术中利用固定相机识别车牌容易受到光照不均匀、雾霾、车速等因素的影响导致无法只在单帧车牌图像识别上获得高识别率的问题。
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公开(公告)号：CN109739237A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910017962.0
申请日：2019-01-09
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于新型编码标志的AGV视觉导航及定位方法，首先结合数字信息和二维码设计编码标志，使其具有导航和定位两种功能；构建摄像头系统模型，当AGV的摄像头识别到前方的编码标志在当前帧图像的位置时，通过构建的摄像头系统模型转化为实际编码标志距离AGV的位置；对摄像头采集到的图像进行图像处理，用于缓解廉价摄像头拍摄运动物体而出现的模糊问题，以及快速定位出编码标志中设计的定位特征点、导航特征点；编码标志的解码，根据识别出的导航特征点，便可定位出编码标志中包含码值信息的数字，从而减小之后的分类器识别数字难度；最后，根据之前得到的控制信息，设计比例-微分控制器，用于控制AGV小车行走。
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公开(公告)号：CN111354007B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010132864.4
申请日：2020-02-29
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于纯机器视觉定位的投影交互方法，包括以下步骤：S1、对视觉传感器采集的源图像进行灰度化处理，定位出图像中投影区域的边界和四个顶点；S2、建立起由源图像坐标系至投影场景坐标系的坐标映射关系，求解坐标变换矩阵H；S3、基于深度学习中的目标检测算法检测源图像中的交互载体在投影平面上的触点位置；S4、通过步骤S2建立好的坐标变换关系将触点映射至投影场景坐标系下，完成人机交互。针对目前基于红外定位的投影交互方案依赖红外设备的弊端，本发明采用基于直线检测的方法定位出投影平面，采用纯视觉方式定位实现触点检测，通过坐标映射关系，将交互载体坐标映射至投影场景坐标系中，实现精准的交互。
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公开(公告)号：CN109739237B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910017962.0
申请日：2019-01-09
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于新型编码标志的AGV视觉导航及定位方法，首先结合数字信息和二维码设计编码标志，使其具有导航和定位两种功能；构建摄像头系统模型，当AGV的摄像头识别到前方的编码标志在当前帧图像的位置时，通过构建的摄像头系统模型转化为实际编码标志距离AGV的位置；对摄像头采集到的图像进行图像处理，用于缓解廉价摄像头拍摄运动物体而出现的模糊问题，以及快速定位出编码标志中设计的定位特征点、导航特征点；编码标志的解码，根据识别出的导航特征点，便可定位出编码标志中包含码值信息的数字，从而减小之后的分类器识别数字难度；最后，根据之前得到的控制信息，设计比例‑微分控制器，用于控制AGV小车行走。
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公开(公告)号：CN111461113A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010138881.9
申请日：2020-03-03
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于变形平面物体检测网络的大角度车牌检测方法，解决现有车牌检测方法在识别大角度车牌时准确率下降的技术问题。本发明提出的变形平面物体检测网络直接检测车牌的四个角点坐标，然后对车牌图片进行仿射变换，把倾斜的车牌矫正为正角度车牌，最后对矫正后的正角度车牌进行字符识别。本发明提出的变形平面物体检测网络由YOLO方法和STN方法改进而成，同时具备车牌矫正和运行速度快的特性，可以大幅度降低车牌字符识别的难度，有效提高车牌识别在各种非限制场景下的准确率。另外，通过在实际场景应用该车牌检测方法，验证本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN111461113B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202010138881.9
申请日：2020-03-03
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于变形平面物体检测网络的大角度车牌检测方法，解决现有车牌检测方法在识别大角度车牌时准确率下降的技术问题。本发明提出的变形平面物体检测网络直接检测车牌的四个角点坐标，然后对车牌图片进行仿射变换，把倾斜的车牌矫正为正角度车牌，最后对矫正后的正角度车牌进行字符识别。本发明提出的变形平面物体检测网络由YOLO方法和STN方法改进而成，同时具备车牌矫正和运行速度快的特性，可以大幅度降低车牌字符识别的难度，有效提高车牌识别在各种非限制场景下的准确率。另外，通过在实际场景应用该车牌检测方法，验证本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN111290582B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010134990.3
申请日：2020-02-29
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种基于改进型直线检测的投影交互区域定位方法，包括以下步骤：S1、图像采集，对图像进行灰度化处理，按不同权重对RGB三分量进行加权平均得到灰度图像；S2、利用高核拉普拉斯滤波对灰度化图像后进行卷积操作；S3、基于直方图的二值化，采用滑窗法，利用窗体内的直方图特征对每个像素进行去噪筛选；S4、使用霍夫直线检测算法对去噪后图像检测，并利用投影区域的特点筛选出四条边界线，由得到的四条边界线，实现投影区域定位。
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