车牌识别系统中的车牌定位算法研究

汽车牌照识别技术（LPR）是智能交通系统（ITS）的重要组成部分,该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像,实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实,而在LPR中首先必须实现的就是车牌定位。本文主要利用边缘检测算法和旋转投影法来进行车牌定位。利用边缘检测算法寻找车牌边缘,利用旋转投影法寻找车牌倾斜角度,进行精确定位。     

基于Freescale微处理器的车辆识别代码自动采集系统

介绍了一种基于Freescale微处理器的车辆识别代码自动采集系统，利用无线射频识别技术自动检测车辆信息，避免车辆识别代码的人工抄写错误。该系统主要由阅读器和电子标签以及计算机应用系统等三部分组成，利用计算机应用系统自动控制阅读器和车载电子标签进行通讯，可自动检测车辆的车辆识别代码（VIN，Vehicle Identification Number）、车辆颜色、车牌、单位名称及用户姓名等车辆信息。为建立完整的车辆检测网络和实现车辆检测过程全自动化奠定基础。     

对高速公路电子不停车收费稽查系统的分析

本文介绍了一种基于汽车物理车牌图像自动识别及车型自动识别技术的高速公路电子不停车收费稽查系统。该系统通过对在电子不停车收费车道完成电子交易后通行的每一辆汽车进行物理车牌图像及车型的自动综合识别,并将识别结果与电子交易流水中的车辆信息进行比对,自动从中筛选出两者不一致的车辆,辅助管理人员达到快速、准确稽查目的。     

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.     

车牌识别和信息管理系统的设计与实现

针对小区停车库管理智能化的需求,设计了一套基于Windows平台的车辆识别和信息管理系统.该系统的硬件可以进行车牌图像采集和存储,软件采用模块化思想设计,可以进行车牌字符分割、车牌字符识别,以及对车辆信息进行数据库管理.系统采用Visual C++与MATLAB混合编程方法进行开发,具有实时性好、界面友好、处理正确率高...     

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。     

“高速公路路网收费及运营管理决策系统”项目介绍

高速公路路网收费及运营管理决策系统主要内容包括两个部分：一是高速公路路网收费系统，二是高速公路辅助决策系统。其技术经济指标为：（1）系统实现以非接触式IC卡作为通行券代替纸票完成对路网过往车辆的收费计算机管理，是一个用于封闭高速公路收费并集控制、收费、监视、管理为一体的综合信息处理软件系统。该系统能做到对过往车辆入口发卡登记、     

关于高速公路收费系统车牌识别技术的研究

车牌识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息。从而确定车辆身份的技术。车牌识别分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌定位是一个难题：车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。本文通过车牌的纹理和颜色特征采用粗定位和细定位相结合的方法进行识别。     

基于FPGA的车牌识别算法研究

车牌自动识别系统在实现智能交通系统方面发挥着重要作用,整个系统包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分.本设计先确定车牌在获取图像中的具体位置,从而把车辆牌照定位出来,进而对车牌用局部投影的方法进行字符分割,最后采用模板匹配法进行车牌字符的识别.本文提出的方法具有实时采集视频图像,车牌定位准确,分割及识别效率高的优点.     

基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

基于计算机网络技术的车辆识别技术

随着我国汽车使用的普及,为了避免出现交通问题,车辆识别技术也逐渐被广泛应用,例如：在停车场、高速公路、十字路口等管理系统的领域中都有应用。车辆识别技术作为先进交通管理的重要技术之一,在解决交通问题的同时,还能加快和稳固城市建设与治安管理。本文通过简单介绍车辆识别技术及车辆识别技术的种类,对基于计算机网络技术中的车牌识别系统原理进行分析,并根据所分析的情况,设计出合理的运作系统。     

一种基于霍夫变换和BP神经网络的车牌识别方法

汽车牌照自动识别系统在智能停车场管理、高速公路自动收费和违章检测等方面有着广阔的应用前景。由于车牌特征的多样性及车牌背景的复杂性,对于现实世界的车牌图像,车牌磨损、图像倾斜、天气以及背景等干扰因素都会影响定位效果。为此本文提出了基于一阶双向差分和hough变换的改进车牌定位方法,采用改进的BP神经网络模式识别技术作为识别的方法,得到了较好地处理结果。     

基于WEB的车牌识别与管理系统设计与实现

为了利用图像处理技术和互联网技术及数据库技术来识别和管理车牌号码,以便最终获得车辆和车主的身份信息,本文设计和实现了一个基于WEB的车牌识别与管理系统,以实现对各类车牌和车主信息的智能化管理和应用。利用基于WEB的车牌识别与管理系统,用户可以实时和方便地识别和获取车牌数据库中车辆和车主的信息。本系统具有很强的实用性和扩展性。     

高速公路收费系统图像识别技术的研究

本论文主要完成对于车辆牌照的图像识别,车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识剐理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。     

基于相容粒度的车牌识别算法

车牌自动识别技术对完善收费系统功能,杜绝逃漏费现象,减轻收费人员的劳动强度等有重要意义.结合相容粒度空间处理模糊数据的理论,提出了基于相容粒度的车牌分割和识别算法,有效分割出车牌字符,并从字符库中校对识别字符.实验结果表明,该方法比传统方法速度更快更准确,对车牌图像清晰度要求低.     

基于车牌自动识别技术的车辆违章系统研究

基于车牌自动识别技术的车辆违章系统是利用每一个汽车都有唯一的车牌号码,通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。在不影响汽车运行状态的情况下,计算机自动完成车牌的识别,可降低交通管理工作的复杂度。     

一种嵌入式车牌识别系统的设计与实现

智能交通系统(ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向,而汽车牌照识别(VLPR)技术则是智能交通系统的核心。研究了基于DSP的车牌识别系统的设计与实现。该系统主要通过摄像头采集汽车车牌图像,经过DSP核心处理器对图像进行处理,识别出车牌号,并通过LCD显示。经过调试运行,该系统实现了车牌识别的功能,可运用于工程实践。     

基于车牌识别技术的双车道一体化智能道闸系统设计

对基于车牌识别技术的双车道一体化智能道闸管理系统的软硬件进行了设计.系统采用地感线圈检测车辆并对监控相机进行触发,使获取到的车辆图像清晰、牌照位置突出;然后通过对车辆图像的预处理、牌照定位和提取、校正、车牌字符分割、归一化处理,实现汉字、字母和数字字符的识别;最后将识别结果和数据库中的预存信息进行比对并根据比对结果输出反馈控制信号,实现道闸的全自动智能控制.系统采用单主机双车道同步监控,同时具备车型预识别功能,并根据车型识别的结果进行车辆图像的分类存储和查询,进一步提高了系统的实用性,具有很重要的现实意义.     

一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法

提出一种复杂背景下的多车牌图像分割和知识方法，采用统计和特征匹配相结合的方法去除待识别图像中的背景，提取可能存在车辆的区域；分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割，使用PCA和BP神经网络相结合的方法精确识别车牌，实验结果表明，该方法对复杂背景下多车牌的分割和识别是有效的。     

基于HALCON的车牌识别技术研究

针对目前车牌识别速度较慢以及识别准确率较低的问题,以HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件,将计算机视觉检测技术应用于车辆牌照的识别,实现了图像采集、预处理和检测.实验结果表明,白天车辆牌照识别准确率达到94.6%;相对于传统方法,识别速度也有所改进,每幅牌照的平均识别时间为40.3ms.