基于Matlab的车牌识别系统设计

近年来,汽车的增多加重了道路交通的负担,车主的不文明行为将会对行车造成很大影响。智能监管系统的使用使车主的行为得到了很好的约束,而车牌识别又是道路智能监管系统的重要部分。该文首先提出了车牌识别系统的整体设计方案,而后使用Matlab实现车牌识别系统的设计,最后通过一个实例测试其识别结果较为准确,最后提出了该设计中的不足以及改进方法。     

车牌识别技术在城市高架断面监控系统中的设计与应用

车辆号牌自动识别(License Plate Recognition)技术是交通管理自动化和智能化建设过程中的核心技术.车辆号牌识别系统能通过视频检测、图像采集、号牌识别、号牌验证等处理流程,对实时抓拍车辆图像进行分析处理,自动获取包含车辆号牌(包括汉字、字符和数字)、车牌图像色彩、结构和纹理等特征信息,应用于高架道路交通违法取证时,为相关中心数据库可视化信息联网管理系统的联动提供技术支持.     

基于神经网络的车牌识别系统设计

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术,本文对基于神经网络的株洲市车牌识别系统进行了分析,采用先进的BP神经网络技术和计算机数字图像处理技术,实现了一种高效和高准确率的车牌自动识别系统,大大提高了车辆管理的智能性。     

基于图像处理技术的车牌识别研究

随着我国公路交通事业的迅速发展,智能交通管理系统已成为了人们关注的焦点问题。车辆牌照识别系统作为智能交通管理系统的一部分,在现实生活中有着广泛的应用。本文对车辆牌照识别系统中的主要部分进行了研究,其中车牌图像预处理部分包括空间平滑滤波、图像锐化等过程;车牌图像定位采用了基于车牌色彩特征的车牌定位法,并使用Radon变换进行车牌图像的矫正;车牌字符分割采用灰度投影和阈值分割的方法;车牌图像识别采用模板匹配的方法。使用MATLAB软件构建识别系统,经过实验测试,该系统实现了对机动车牌照的准确识别。     

改进传统BP算法提升机动车牌照字符识别性能

BP算法已广泛应用在机动车牌照识别系统中,但如何进一步提高车牌识别的速度和准确率是车牌识别系统最根本的问题。本文针对标准BP算法的不足,提出通过对作用函数进行修正、自适应调整迭代过程步长进行BP算法改进,对比分析改进前后BP算法在车牌识别技术中的应用,显示改进后的算法具有收敛速度快、识别时间短、识别率高等方面的优点,识别性能得到了很大优化。     

一种模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的优势,可有效地提高车牌字符的识别率、识别速度和识别系统的泛化能力。实验结果表明：大多数情况下,该方法的识别率超过90%,识别时间不超过1200ms,能有效地识别各种车牌中的字符,满足实际系统的要求。     

多雾霾天气车牌识别系统图像预处理算法

为提高车牌识别系统在雾霾环境下识别车牌的准确性,提出了一种新的图像预处理算法.首先,用主成分分析(PCA)和Fisher线性判别分析(LDA)方法对车牌图像进行雾霾检测;然后,用基于暗原色先验的方法对有雾图像进行去雾处理.仿真结果表明:该预处理算法不仅可以满足车牌识别系统实时性要求,而且可以提高系统在雾霾环境下识别车牌的准确性.     

基于CNN的车牌识别系统

针对现有的车牌识别系统在遇到复杂条件,例如暗光、遮挡、多车牌、能见度低等情况时,难以有效地定位并识别车牌,提出了一种基于卷积神经网络的车牌自动识别系统.在车牌定位阶段综合应用3种定位方式对车牌进行初步定位检测,然后使用CNN模型对检测到的候选车牌进行判断;在车牌字符识别阶段,将分割出的字符输入到设计好的卷积神经网络模型中进行训练,得到的输出结果即为识别的车牌字符.在5906张车牌图像和非车牌图像以及36261张字符图片上的实验结果表明:提出的车牌识别系统对车牌和字符的识别率分别达到了94%和96.4%,明显优于传统的车牌识别方法,具有极高的实用性,可以满足绝大多数场景的使用需求.     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

车牌识别系统中的关键技术研究

针对目前车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别。首先提出了基于图像转换和数学形态学的车牌定位技术;然后结合垂直投影和连通域算法对车牌进行字符分割;最后采用13点特征法提取字符特征和改进BP网络神经算法对车牌字符进行识别。实验结果表明,本算法能大大提高了车牌识别系统的准确性和鲁棒性,具有较强的实用性。     

基于RFID的汽车号牌自动识别系统的安全性设计

在设计实现汽车号牌自动识别系统时提出了隐秘起始地址、随机数初始化两种新方法,而且还采用了MD5加密算法、标签锁定等常规方法,并把这些方法有效地结合起来,从而保证系统中号牌数据的安全可靠.多次的实验结果和长时间的系统运行情况都证明了这些方法足够保证RFID标签中的号牌数据安全可靠.     

基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统

为了实现停车场的智能与精确管理,设计了一套基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统。首先,集成网络摄像头、数据处理服务器硬件和Andriod终端显示器,组成系统硬件平台;嵌入机器视觉算法和局域网通信,构建了停车场智能管理系统架构。然后,基于10万帧各场景各车型的大数据样本,利用卷积神经网络四层训练,设计了车牌定位检测算子,实现车辆有无判断与车牌定位。在Visiual Studio平台开发系统,并对该智能管理系统进行了测试,输出结果表明:所提出的停车场智能管理系统,在车牌检测和系统智能性方面,都优于传统停车场管理系统。     

嵌入式监控影像车牌识别方法

为解决基于PC 机的车牌识别系统成本高、重量大、操作复杂、安全性低等诸多问题, 提出嵌入式监控影像车牌识别方法。将车牌识别与嵌入式相结合, 通过中值滤波、索贝尔边缘检测、全局阈值化、基于纹理特征的近似定位、字符归一化、基于不同分类器的字符识别等技术形成了一套完整的车牌识别系统。该系统体积
小、稳定性好、可行度高、准确度高、易于安装。在不同情况下进行900 例不同车牌识别实验, 实验结果表明,该系统的识别准确率高达97. 3%左右, 在降低成本、减轻重量、简化操作的同时达到很高的精度, 可替代PC机的车牌识别系统。     

有相对运动的车牌识别技术研究

汽车车牌识别是图像识别技术的一个重点课题．介绍了拍摄装置与汽车有相对运动的车牌识别方法;结合警车跟踪系统的核心部分,研究了具有相对运动的汽车车牌的提取、车牌的预处理以及车牌数字的识别;着重阐述了自适应模板的中心骨架匹配方法．     

基于卷积神经网络的轿车车型精细识别方法

在复杂交通场景中,公安和交管部门对车型识别的实时性和精度提出了更高要求。针对当前假牌、套牌、无牌车辆处理占用大量警力、检索效率低下、非智能化等一系列问题,提出了一种基于GoogleNet深度卷积神经网络的车型精细识别方法,设计了合理的卷积神经网络滤波器大小和数目,优选了激活函数和车型识别分类器,构建了一个新的卷积神经网络轿车车型精细识别模型框架。实验结果表明,在车型精细识别测试中,所提出模型的识别率达到了97%,较原始GoogleNet模型有较大提升,而且,新模型有效地减少了训练参数的数量,降低了模型的存储空间。车型精细识别技术可应用于智能交通管理领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用

主要分析了图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正等步骤,对车牌字符的识别进行了分析,并对自动识别技术进行了改进。基于图像处理技术设计的机动车辆车牌自动识别系统,在保障交通顺畅运行方面发挥着巨大作用。从实际应用效果看图像处理技术在机动车车牌自动识别技术实际运用中效果良好,具有一定的推广价值。     

实时车牌识别边缘系统设计及FPGA实现

为解决边缘设备端车牌识别系统适应性差和识别率低的问题,提出一种基于深度学习处理单元(DPU)的车牌识别系统设计方法.该方法首先将车牌识别网络进行改造使其可在DPU上运行,并通过压缩与激励(SE)模块组合优化神经网络识别率.将DPU部署在现场可编程门阵列(FPGA)上,调用神经网络对视频图像进行车牌识别,设计出可兼顾新能源车牌的车牌识别系统.实验结果表明,以大规模数据集作为图像输入,车牌识别系统的平均识别准确率可达94.1%,运行速率可达4 ms.     

Attention U-Net with Multilevel Fusion for License Plate Detection

In recent years, license plate recognition system(LPRS) is widely used in various places. Fast and accurate license plate detection is the first and critical step in LPRS. In order to improve the performance of license plate detection in complex environment, we propose a novel attention U-net with multilevel fusion(AUMF). At first, input images are fed to the network. Then, the feature maps of each level are generated by convolution operations of the original images. Before the feature connection, there are multi-layer splicing and convolution to detect more features. The attention mechanisms are used to retain the information of important regions. In order to ensure that the size of the input and output images are the same, down-sampling and up-sampling are employed to resize the feature mappings between the upper and lower levels. In the complex environment, the AUMF can accurately detect the license plate. To validate the effectiveness of the proposed method, we conducted a series of experiments on the AOLP dataset. The experimental results show that our approach effectively improves the performance of license plate detection under the three different license plate environments of AOLP dataset.     

一种有效的车牌字符识别法——模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法

汽车车牌字符的识别是车牌自动识别系统中的最后一个环节,采用模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法有效地利用了传统模板匹配法方法简单的特点,同时利用特征点匹配的方法克服了其对图像质量要求很高的缺点,最后结合车牌的语法校验使得正确率和适应性都得到提高,取得比较好的效果。     

数据库备份策略及恢复措施研究

为使数据库系统中的数据安全有效,当数据库系统遭遇数据灾难时,能使系统中的数据快速恢复到正确状态,从而保证数据的完整性和安全性,必须采用合理的数据库安全策略。文章针对数据库系统的安全问题,分析了数据库的备份策略及恢复措施,提出了相应的策略和方法,并结合教学管理系统和实际工作中的应用实例提出了切实可行的具体解决方案。