中国准直销企业申请首批直销牌照的意愿统计表

为了给读者一个指导，本刊目前特组织了对市场上比较活跃的82家直销或准直销公司进行了关于是否申请首批直销牌照的调查，调查结果显示，这些企业中有46家明确表示会积极申请第一批直销牌照；有16家尚待确定是否要申请直销牌照；而有20家企业直接宣称不会申请直销牌照。     

基于Top-hat变换的车牌快速搜索与定位

汽车牌照识别是智能交通信息管理系统的核心,从复杂的图像中分割出车牌又是牌照识别的关键。由于图像拍摄过程中存在着随机性,给牌照提取增加了很大的难度。文章在研究国内外牌照分割技术的基础上,提出了基于Top-hat变换的牌照分割方法。实验证明该方法能够很好地实现牌照顶角的快速搜索和定位,将牌照从复杂的背景图像中分割出来。     

一种彩色汽车车牌的自动分割方法

汽车牌照的定位是一个公认的较难解决的图像分割问题,文章提出了一个综合多种特征的车牌分割算法;该算法首先利用颜色信息特征加强输入图像的车牌区域,然后基于车牌区域的灰度变化和纹理特征提出一种垂直边缘检测方法实现牌照与背景的进一步分离,使用数学形态学滤波和区域合并,最后运用投影法确定牌照区域;实验结果表明,该方法取得了良好的效果。     

一种新的汽车牌照识别的图像增强算法

汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤，增强图像中的牌照区域，抑制背景区域，可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合，然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数，利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别，可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记，以减少计算量，使得算法具有实用性。试验表明，这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景，提高了牌照定位分割的效果，可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。     

汽车牌照图像定位技术进展

汽车牌照自动识别技术是智能交通系统的关键技术之一。车牌定位作为车牌识别流程的第一步,定位的结果直接影响到整个系统的性能。近年来许多学者对车牌定位进行了较为深入的研究和探讨,相继提出一些基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的新方法、新思路。尽管如此,目前国内尚无一个完善和通用的汽车牌照定位方法。本文通过分析国内汽车牌照的特征,对近些年来出现的各种汽车牌照定位方法进行综述。     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。     

3G时代来了，你准备好了吗？

2009年1月7日,对中国电信业而言是个具有历史性意义的日子,工业和信息化部正式向中国移动、中国电信、中国联通分别发放了全业务牌照,此牌照包括了基础电信业务牌照和第三代移动通信业务牌照（即3G牌照）。随着早已引起广泛关注的3G牌照的发放,中国电信业正式进入了3G时代。     

没有拿到牌照的公司可以做吗

从西部直销条例颁布以来，申请和获取国家商务部和国家工商总局批准颁发的直销企业牌照一直是业界的热门话题。今年2月22日，雅芳公司获得了第一张直销企业牌照。目前，25家直销公司为了争夺第二批直销牌照，使出了浑身解数，到处活动，个个志在必得。可是遗憾的是僧多粥少，只有大约不到十家公司可以如愿以偿。那么，数以千计的公司将与直销牌照暂时无缘。这给意欲从事直销的人们提出了一个难以判断的选择题：没有拿到直销牌照的公司可以做吗？     

行驶车辆牌照自动识别系统

本文介绍行驶车辆牌照自动识别系统,利用CCD工业电视摄像机不断获取运动车辆的正面车头图象、实时地送入计算机,然后根据图象的纹理结构,从图象背景中分离出牌照,再应用模式识别技术对牌照上的汉字省名和数字进行识别,并针对动态图象的模糊,牌照底色灰度不一,牌照可能被污染、畸变等现象提出了解决方法。     

基于车辆牌照识别系统字符的特征提取方法研究

对车辆牌照识别系统中分割下来的牌照字符特征提取环节涉及的新算法、新技术进行了深入探讨,主要研究用提取图象变换系数、图象统计矩和方向特征量的方法提取字符的分类特征,针对实验结果进行了分析。以上工作为车辆牌照识别系统的整体设计打下了一定的基础。     

基于云计算技术的车牌识别系统

作为智能交通系统的核心组成部分,车牌识别系统在城市交通管理中得到的广泛的应用。目前车牌识别系统主要是通过安装在终端上完成车牌的识别,本文针对这种安装方式的弊端提出了基于云计算技术的车牌识别系统的想法,总结了基于云计算技术车牌识别系统的优点,并介绍了云识别系统的工作流程。     

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.     

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。     

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。     

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

以车牌自动识别技术中的牌照区域图像分割技术为重点,介绍运用车牌图像进行牌照边缘检测,从而实现图像区域分割,克服整体识别技术中的关键问题的相关内容．     

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。     

一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法

车辆牌照自动识别系统的研究与开发是现代交通控制管理系统中备受关注的问题,而车牌定位又是车牌识别的关键.在分析和研究目前有代表性的车牌定位算法的基础上,提出了一种基于投影法和形态学梯度的车牌定位算法,49个原始图像的实验结果表明,正确分割率由传统方法的91.84%提高到97.96%.     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

车牌识别技术的发展及研究现状

随着经济的发展,机动车辆日益普及,公路交通事业迅速发展,传统的人工管理方式已经越来越不能满足实际工作的需要,车辆识别技术作为智能交通系统的一个重要方向逐渐受到人们的重视。车牌照识别（License Plate Recognition,LPR）系统是车辆检测系统中的一个重要环节,它在交通管理中占有重要的地位,有着多种应用。车牌识别系统一般包括车牌的定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个部分,是车牌识别技术研究的重点,本文主要对车牌识别技术的发展和现状进行了简要介绍。     

一种基于粗细定位相结合的车牌定位方法

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位，得到一些可 能的车牌区域，然后确定这些区域的精确范围，同时去除部分伪车牌，在字符提取和字符识别时进一步去除伪车 牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后!得到真正的香港车牌区域。