外文资料翻译new

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1、外文资料翻译资料来源：20138thIranianConferenceonMachineVisionandImageProcessing(MVIP)文章名：AnIntelligentandReal-TimeSystemforPlateRecognitionunderComplicatedConditions书刊名：《PlateRecognition》作者：KennethR.Castleman出版社：清华大学出版社，2002章节：7.2ThePlateRecognitionunderComplicatedConditions页码：P245~P250　　　　　　　　第15

2、页共15页　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　文章译名：中厚车牌复杂条件下智能实时　　识别系统　　　　　姓名：杨倩倩学号：１００４０３０１２５指导教师(职称)：李琼（副教授）专业：电子信息工程班级：０１班所在学院：电气信息学院　　　　　　　　第15页共15页　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０１３伊朗第八届机器视觉和图像处理（ＭＶＩＰ）会议中厚车牌复杂条件下智能实时识别系统　　　　　　　　第15页共15页　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　穆罕默德Salahshoor计算机工程的部门科学和研究分支，伊斯兰阿萨德大学，

3、Saveh，伊朗Salahshoor.mohammad@gmail.com阿里Broumandnia计算机工程的部门德黑兰南部的分支，伊斯兰阿扎德大学，伊朗德黑兰Broumandnia@gmail.com玛丽亚姆Rastgarpour计算机工程的部门伊斯兰阿萨德大学，Saveh，伊朗M.rastgarpour@iau-saveh.ac.irm.rastgarpour@gmail.com　　　　　　　　第15页共15页　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　摘要：图像和视频中车牌识别（VPR）算法通常是由以下三个步骤组成：1）区域提取的车牌块（车牌块本地化）

4、，2）人物分割每个字符的车牌，3）确认。本文提出了实时车牌识别新方法的每个步骤。我们使用一个探测器的蓝色区（DBA）来定位车牌，为平均白色像素的对象（AWPO）字符分割，然后用方法的欧几里得距离和模板训练后的匹配字符识别。该系统使用的250车辆图像是在不同背景和非均匀的条件下。理想的系统是在诸如照明和距离的变化下依旧稳定，并且挑战了相机和车辆的存在之间的不同角度阴影，划痕和在平板上的污垢的准确率，这三个阶段分别是91.6％，89％和95.09％。该系统实时识别车牌时间为2.3秒。关键词：实时车牌识别;车牌本地化;字符分割;模板匹配;欧氏距离.一．引言汽车车牌结构在不同

5、国家可以有所不同。在一些如英国国家车牌具有高水准的设计。车牌设计的标准化使识别车牌和从视频中读取字符更容易。因此，大多数应用都集中在标准车牌上。一直以来，这些车牌具体的标准和它们的规格和细节并不太严格。在伊朗，车牌有以下几种类型，其中包括1）私人车牌用白色背景和黑色文字2）公用车牌的黄色背景和黑色文字，和3）政府车牌上有红色背景和白色文字（图1（a））。伊朗标准车牌有8个字符“x1x2x3x4x5x6x“x1x2x3x4x5x6x7x8”的格式。而X3是一个字母及其他字符是数字。该板具有一个蓝色的区域上的左侧。这个品种使得难以识别车辆车牌。VPR用于智能停车场有以下功

6、能：[1]控制流量以提高安全性在限制进入区域，[2]执行交通法规，查找驾驶犯罪行为车辆所在公路和道路，[3]智能化的薪酬收费，[4]测量行程时间和控制车辆的速度。　　　　　　　　第15页共15页　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1.车牌类型（一）伊朗的标准车牌（二）伊朗的非标准车牌A.车牌识别（VPR）中的挑战。车牌识别中存在一些挑战。其中之一是还有一些没有明确的标准即使在一个国家里，包括以下牌照：（1）外交车牌，（2）属于那些从外国进口的车辆的车牌，（3）临时过往车辆的车牌，（4）老车牌，（5）用于警车的车牌，（6）空白车牌。图1（b）示出了这些

7、车牌的一些例子。由于这些类型的车辆的数目是有限的，没有规则来识别它们，我们忽略了它们所提出的系统，并假定一些车辆与标准车牌。除了非标车牌，其他挑战也存在。除了非标车牌，其他挑战为标准VPR，包括（1）不同颜色的背景和前景，（2）摄像机和车辆之间的可变距离，（3）成像角度，（4）车牌存在划痕和损伤，（5）落在车牌上的影子，（6）车牌的蓝色区域（7）车牌里存在一个伊朗字如“伊朗”（i.e.）（8）脏车牌。图.2和3，显示这些具有挑战性的情况下的一些例子。大部分在这个问题上的论文认为一些模仿试验使VPR容易。如限定在建筑物内，令人满意的背景[5]，固定相机