一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法研究

摘要：

提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切分;利用概率神经网络训练车号联合识别决策器,对可能包含同一车号的多帧图像进行联合识别,有效提高车号识别的准确率.通过在实际货运列车视频数据集上进行测试验证,本文算法对所有帧图像的平均车号识别准确率高于90％,优于传统基于静态图像处理的车号识别方法.

关键词：货运列车、车号定位、车号识别、时空相关性、概率神经网络

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省重点研发计划项目;国家自然科学基金;河北省高等学校科学技术研究项目;科技创新项目;石家庄铁道大学研究生创新资助项目;石家庄铁道大学优秀青年科学基金

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：999-1008