基于水平灰度特征和颜色特征的车牌定位方法

<正>车牌识别(License Plate Recognition,LPR)是指通过识别车辆车牌信息来辨别车辆身份的技术,是实现智能交通系统(Intelligent Transportion System,ITS)的一个重要环节,也是计算机视觉图像处理技术与模式识别技术的一项技术融合,车牌识别技术的研究和开发具有巨大的经济价值和现实意义。     

基于车牌识别技术的车辆出入管理系统研究

利用模式识别技术替代IC卡技术,使用车牌识别技术实现车辆的门禁和收费等管理功能,在居民小区、写字楼、停车场、高速公路的出入口安装摄像头,当车辆经过时,摄像头对车辆拍照,然后利用模式识别技术对车牌进行识别,从而实现对车辆身份的识别,进而实现车辆出入控制、停车场收费、路桥收费等功能。     

高效快速车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别(LPR)系统中的关键技术之一,通过对车牌区域的各种固有特征的研究和探讨,提出了一种高效快速的车牌字符定位算法,该算法基于二值边缘图像的频率变化特征,在整个车辆图像中搜索到车牌的精确位置,得到牌照图像,为车牌的进一步识别打下良好的基础.现场实验表明,该算法快速准确,对提高整个识别系统的正确率起到了关键的作用.     

基于特征统计的车牌非汉字字符识别方法

字符识别技术是模式识别领域非常活跃的一个分支,同时也是汽车车牌识别系统中的一项关键技术．该文结合汽车牌照自身的特点,以数字图像处理技术为依托,详细讨论了车牌字符识别技术的原理,并重点研究了车牌字符中非汉字字符的处理．     

车牌识别处理中的关键技术及核心算法研究

结合几种开源技术(如Open CV,SQLite,XERCES),研究Codejock界面库,通过研究多种有关车牌(图像)识别的算法:图像处理算法以及模式匹配算法,希望这些关键技术以及核心算法能够对设计一个具有高识别率的车牌识别系统具有一定的指导意义和参考价值.     

复杂场景下车牌识别新方法

针对复杂场景下车牌识别问题,提出了一种新的车牌识别方法.该方法通过颜色空间划分预分割车牌目标,然后采用矩形特征匹配定位符合车牌形状的候选块,并对候选块进行几何校正和自适应分割,再将分割出来的每个字符进行归一化特征提取,最后通过字符的积分特征逐一对每个候选块进行识别,识别成功者即为真实的车牌.实验表明,该方法能适应大多数复杂的场景,不局限于图像的分辨率,以及拍摄的角度,保证了车牌识别的准确率.     

基于深度学习的车检图像多目标检测与识别

为了实现快速和自动的车辆外观检测,提出一种基于深度学习的车检图像多目标检测与识别方法。首先,采用轻量级神经网络YOLOv3实现车检图像中车头、轮胎、车牌及三角形标志的检测与识别;其次,采用多任务级联卷积神经网络实现车牌4个关键点定位;再次,利用车牌4个关键点坐标,结合目标车牌图像高宽先验,通过透视变换对车牌进行校正;最后,设计卷积神经网络实现车牌底色分类,同时设计卷积循环神经网络,实现车牌字符识别。实验结果表明,在816×612的车检图像上,该方法中端到端的多目标检测与识别的平均精度达98.03%;为便于在车检场景下应用该模型,利用阿里巴巴推理引擎将模型部署到CPU端,使多目标检测与识别的平均速度达10帧/s,从而满足车检的应用需求。     

基于视频的交通标志检测与识别

基于计算机视觉的交通标志检测与识别是智能交通中重要的一部分,准确检测将有利于安全驾驶。当前复杂的道路状况使得交通标志的检测和识别很困难,而且车辆在行驶过程中不稳定以及光照的变化等,给交通标志检测带来了很大的问题,给交通标志识别的准确性和快速性也带来了极大的挑战。本文通过结合颜色和形状特征来检测交通标志,针对识别问题,构建了一个VGG-8卷积模型,而且在交通信号数据集上进行了测试,该模型有很高的准确性,对于解决实际问题有一定的可行性。     

基于几何特征的哈夫就换图像分割研究

哈夫变换(Hough tranform)是由P.V Hough在1959年提出,最早用于高能物理云室图像中高能粒子轨迹的分析计算.哈夫变换是将图像空间中复杂边缘特征信息映射成参数空间中的聚类检测问题,具有优秀的鲁棒性和极佳的抑制噪声能力,在图像分析、计算机视觉领域已得到广泛的应用,已经成为模式识别的一种标准工具.然而,哈夫变换基于模型、依赖参数的一种变换,如果给定参考模型参数较多,就会造成巨大的计算量,使得具体的图像检测过程难以实现.因此,对于具体的目标模型应该具体分析.     

基于区块链技术的道路路边停车管理系统

针对当前道路路边停车管理中存在的效率低下、交易不透明等缺点,提出了一个基于区块链技术的道路路边停车管理系统.根据边缘设备终端的车牌识别算法采集停车信息,将关键停车交易数据发送并存储至Web服务器的MySQL数据库缓存,之后由Fabric SDK中间件存储到Hyperledger Fabric区块链平台.该系统依靠区块链...     

Snake模型理论与应用综述

<正>Snake模型也称主动轮廓线模型,最初由Kass等人在1987年第一届计算机国际视觉会议上提出,一经提出就成为计算机视觉领域研究的热点。Snake的基本思想是通过人的识别能力,在图像中目标边界附近确定初始轮廓线,然后对曲线进行能量最小化变形,使其锁定在待分割目标的边界上。Snake模型之所以能得到如此重视,是因为它将图像目标的先验知识(如大小、位置、形状等)与图像特征(灰度、梯度、纹理等)结合起来,克服     

数字化背景下的虚拟技术图形处理研究

虚拟技术在现代计算机领域是一个研究热点,虚拟技术处理的图形可视区域开阔,在各个应用领域中需要依靠大视觉图像来作出判断的方面应用具有非常重大的贡献.现今虚拟技术实现主要利用的设备有:视觉传感器、鱼眼镜头和凸面反射镜等.以MATLAB数学软件和VRML(虚拟现实建模语言)进行建立三维建模,实现图形三维可视化.以鱼眼镜头设备采集图形信息,利用数学软件提取处理并校正图形,将处理过的图形拼接成为三维图形,实现图形的虚拟可视化.     

基于几何特征的哈夫变换图像分割研究

<正>哈夫变换(Hough tranform)是由P.VHough在1959年提出,最早用于高能物理云室图像中高能粒子轨迹的分析计算。哈夫变换是将图像空间中复杂边缘特征信息映射成参数空间中的聚类检测问题,具有优秀的鲁棒性和极佳的抑制噪声能力,在图像分析、计算机视觉领域已得到广泛的应用,已经成为模式识别的一种标准工具。然而,哈夫变换基于模型、依赖参数的一种变换,如果给定参考模型参数较多,就会造成巨大的计算量,使得具体的图像检测过程难以实现。因此,对于具体的目标模型应该具体分析。     

手持式电子车牌自动识别系统的研究

随着我国汽车行业迅速发展,机动车的数量和规模大幅度增加,假牌、套牌现象屡见不鲜,车辆的稽查难度日益增加。本文主要论述运用RFID技术在车辆稽查及识别方面的研究,通过手持式RFID读卡器中嵌入的独立解码系统识别电子牌照反馈的密码,实现不联网的车辆信息自动识别和管理。     

投影点坐标方差最小化车牌垂直倾斜校正

车牌识别中为便于字符分割与识别,需对倾斜车牌进行校正. 该文提出基于字符投影点坐标方差最小的车牌垂直倾斜校正方法. 首先对水平校正并划定字符区上下边界后的车牌图像进行字符粗分割,然后将字符点经剪切变换沿垂直方向投影. 根据投影点坐标方差最小导出两种剪切角闭合表达式,由此一步确定车牌垂直倾斜角并进行校正. 实验结果表明：与车牌垂直倾斜校正的旋转投影法和直线拟合法相比,该文提出的方法精确度高,运算时间少且鲁棒性好.     

基于矩不变量和神经网络识别三维物体

三维物体识别是计算机视觉的重要研究课题,广泛应用于工业和军事等领域.目前大多数识别方法,只能由某个特定角度的二维图像识别三维物体.采用矩不变量与神经网络相结合的方法实现三维物体的识别.使样本物体绕z轴旋转,间隔一定角度拍摄一幅图像(最大间隔角度不超过30度),得到一系列样本物体图像.计算这些图像的矩不变量并作为其特征向...     

基于三轴加速度传感器人体姿态识别的特征选择

为解决人体运动模式识别中姿态分类问题,详细研究了人体姿态识别的特征选择.通过统计三轴加速度传感器的x轴、y轴、z轴等信号,获得标准差、偏度和峰度等117种特征.将Fisher score、relief-F和Chi square 3种算法与层次分类方法相结合选择出特征子集,采用支持向量机对动作进行分类.实验表明,利用3种特征选择算法所选择出的特征集有助于较高精度地识别站立、坐和躺3种静态动作以及走、上楼、下楼3种动态动作,且有利于后续进行低复杂度在线识别方法研究.     

基于Zernike矩和感知机神经网络的白细胞显微图像分类的研究

本文介绍了用Zernike矩和感知机神经网络识别白细胞的方案.采用数字图像处理技术和模式识别技术实现了白细胞显微图像的自动识别.试验结果表明,利用白细胞显微图像不同阶Zernike矩形成矩向量作为特征,再利用感知机神经网络进行识别分类具有很好的识别效果.     

基于数学形态学和综合颜色特征的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统的关键步骤.算法首先对图像进行预处理,然后进行数学形态学操作,得到若干个候选区域,最后根据车牌颜色特征选取真正的车牌区域.实验表明该方法定位速度快,定位效果好.     

基于霍夫变换的简单手绘表情的智能识别

随着人机交互与情感技术的发展,表情识别研究成为研究趋势。如在触摸屏上用手写输入系统绘制简单表情,这已普遍应用于手机短信和网络聊天软件中。计算机视觉中需要识别某些几何图形,如直线、圆弧等。基于霍夫变换,利用两点确定一条直线的几何原理进行智能识别简单图形。