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.     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC++6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重.基于VC++ 6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别.车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤.利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效.     

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.     

基于改进的投影方法的车牌图像字符分割

提出了一种用于车牌识别系统中的基于改进的投影方法的字符分割方法.该方法利用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割,首先利用数学形态学突出车牌字符区域特征,然后利用水平投影除去上下边界,用垂直投影突出单个字符区域,再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符.实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好、效率高,便于下一步的字符识别.     

模糊C-均值聚类法在车牌识别系统中的应用

针对车牌识别系统中的图像存在模糊、噪声干扰等问题,利用改进的模糊C-均值聚类算法来提高图像的分割效果.图像经边缘检测后,根据车牌中字符分布的特点,车牌内部存在着较丰富的边缘.由于边缘处灰度值与车牌中其它部分的灰度值不同,可利用灰度值的变化频率,来实现对车牌定位.实验表明该算法在车牌识别系统中是有效的.     

基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

随着计算机图像处理技术的发展,车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一,车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法,对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进,以应对复杂的环境变化.实验表明,车牌的识别率有明显的提升.     

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。     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

基于交通摄像头视频的车牌识别与测速

随着经济的发展,汽车数量急剧增加,智能交通系统(ITS)应运而生。本文研究了车牌的自动识别与车辆速度的自动测速。对于车牌识别中的字符分割算法、车速算法等算法进行改进和创新。     

基于数字图像处理的车牌定位与分割技术研究

针对车牌识别系统中参数选择的问题,提出一种基于数字图像处理的车牌定位与分割技术.采用基于数学形态学和边缘检测以及颜色相结合的方法实现了车牌定位.通过垂直投影法、模板匹配法实现了车牌字符图像的分割.实验结果表明,该方法能够有效、准确地实现车牌图像的定位与分割.     

无参考的车牌自动识别图像质量评价方法

提出一种针对车牌识别算法要求的车牌图像质量综合评价方法。其中根据车牌识别算法的普遍要求,归纳出了四种车牌图像质量评价因子:亮度偏移、亮度分布一致性、对比度、清晰度。最后使用主成份分析方法将四种评价因子综合起来建立得到对车牌图像的总体质量评价标准。采用这个评价标准,可以在无参考的情况下对单张车牌图像给出质量评价,为降低系统误差提供量化的依据,从而到达为识别算法提供高质量的输入图像的目的。     

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.     

车牌定位技术研究

车牌识别是智能交通系统的重点研究方向之一,车牌定位是车牌识别的重要技术环节。笔者研究了基于canny算子的边缘检测和数学形态学运算的车牌定位算法,并对算法进行分析验证。结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别。     

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。     

基于数学形态学车牌自动定位和倾斜校正

针对车牌识别系统中,由于光照变化、背景复杂、车牌褪色或相对摄像机位置不同带来的图像倾斜等原因,导致车辆图像质量不高,影响车牌定位和识别。基于优化组合数学形态学基本运算,结合灰度信息离散化对车牌初定位,再利用先验知识,对车牌进行精确定位,最后采用两点法对倾斜的车牌图像进行检测和校正。实验结果表明,得出的定位和倾斜校正方法简单、快速,且具有较好的稳定性。     

基于高速公路二次事故预防的便携式超速告警系统研究

本超速告警系统针对高速公路二次事故预防的应用需求,围绕车速检测,车牌识别．无线告警技术开展相关研究,通过解决基于视频跟踪的超速车辆识别技术,车牌识别技术等关键技术,完成高速公路用便携式超速告警系统模型,为高速公路二次事故的预防提供技术支持。     

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。