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Automatic license plate detection in hazardous condition

机译：在危险情况下自动检测车牌

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Automatic detection of license plate (LP) is to localize a license plate region from an image without human involvement. So far a number of methods have been introduced for automatic license plate detection (ALPD), but most of them do not consider various hazardous image conditions that exist in many real driving situations. Hazardous image condition means an image can have rainy or foggy weather effects, low contrast environments, objects similar to LP in the background, and horizontally tilted LP area. All these issues create challenges in developing effective ALPD method. In this paper, we propose a new ALPD method which effectively detects LP area from an image in the hazardous conditions. For rain removal we apply a novel method that uses frequency domain mask to filter rain streaks from an image. A new contrast enhancement method with a statistical binarization approach is introduced in the proposed ALPD for handling low contrast indoor, night, blurry and foggy images. For correcting tilted LP, we apply Radon transform based tilt correction method for the first time. To filter non-LP regions, a new condition is used which is based on image entropy. We test the proposed ALPD method on 850 car images having different hazardous conditions, and achieve satisfactory results in LP detection. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：自动检测车牌（LP）是在无需人工干预的情况下从图像中定位车牌区域。迄今为止，已经引入了许多用于自动车牌检测（ALPD）的方法，但是大多数方法都没有考虑在许多实际驾驶情况下存在的各种危险图像条件。危险的图像条件意味着图像可能具有下雨或有雾的天气影响，低对比度的环境，背景中类似于LP的物体以及水平倾斜的LP区域。所有这些问题为开发有效的ALPD方法带来了挑战。在本文中，我们提出了一种新的ALPD方法，该方法可以在危险条件下有效地从图像中检测LP区域。对于除雨，我们应用了一种新颖的方法，该方法使用频域蒙版从图像中滤除雨水条纹。提出的ALPD中引入了一种新的具有统计二值化方法的对比度增强方法，用于处理低对比度的室内，夜间，模糊和模糊图像。为了校正倾斜的LP，我们首次应用了基于Radon变换的倾斜校正方法。为了过滤非LP区域，使用了基于图像熵的新条件。我们在具有不同危险条件的850张汽车图像上测试了所提出的ALPD方法，并在LP检测中获得了令人满意的结果。 （C）2016 Elsevier Inc.保留所有权利。

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