车牌定位算法的研究

通过比较多种车牌定位的方法,提出了一种基于车牌纹理及颜色特征的综合车牌定位方法.把车牌定位分为两步进行,首先对车牌进行初定位,然后再精确定位车牌区域.     

基于最大稳定极值区域与主要旋转不变局部二值模式的复杂场景车牌检测方法

为了解决在复杂场景中进行车牌定位的问题,提出了一种基于MSER与DRLBP特征的车牌定位方法。首先对输入图像进行预处理,然后在多个通道上进行MSER候选区域提取;接着利用所设计的基于车牌字符合并的车牌定位方法进行车牌字符合并;最后利用DRLBP纹理特征对合并后的区域进行验证从而得到最终的车牌区域。实验结果表明该方法具有较好的定位能力。由于方法是通过寻找车牌字符进而定位车牌位置,因此其受车牌颜色、车牌格式的影响较小,在复杂环境中对国内外不同车牌均有较好定位效果。     

一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。     

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.     

基于二值图像的车牌精确定位方法

提出一种基于二值图像灰度变化特征进行车牌精确定位的方法.在车牌粗定位的基础上,对分割出的车牌图像进行二值化,对二值车牌图像进行逐行扫描,利用每一行像素的黑、白跳变规律确定车牌的上下边界;对二值车牌图像进行处理得到特征图像,通过对特征图像进行垂直投影确定车牌左右边界.测试结果表明,该方法精确定位的准确率达到99%.     

基于数学形态学与投影法的车牌定位

车牌定位在车牌识别系统中具有关键的作用,定位结果的好坏决定着后续的车牌字符识别。针对数学形态学定位会产生多个伪车牌区域,当区域较多时定位不准的问题,提出一种数学形态学与投影法相结合的车牌定位方法。首先对车牌图像进行预处理;然后进行边缘检测、二值化,运用数学形态学处理获得候选车牌区域;最后对候选车牌进行行列扫描投影来提取准确的车牌区域。实验表明,该方法具有定位精度高,鲁棒性较好的特点。     

基于车牌颜色特征的定位方法研究

针对车牌自动识别中车牌定位问题,提出了一种基于颜色信息的车牌定位算法。该算法基于HSV颜色模型,对车牌图像进行颜色分割找出候选车牌区域,然后利用车牌自身的两种颜色特征剔除伪车牌,最终正确定位出车牌,实验证明该算法的正确性和可行性。     

基于HSV空间的车牌定位方法

车牌区域的颜色特征是车牌的重要信息.针对车牌区域颜色的伴生与互补特性,提出了一套在HSV空间利用颜色特征进行定位的算法.该算法利用车牌区域固定的颜色特征,快速定位到与车牌颜色有关的区域,然后利用车牌区域伴生与互补特性快速去除具有与车牌区域相同颜色的其他非车牌区域.最后使用投影积分进行车牌的精确定位.通过对200幅从交通卡口获取的真实的彩色图像进行试验,准确定位率为98%.     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。     

基于图像处理的车牌识别研究

该文对基于图像处理的车牌识别算法进行了研究。首先,采用灰度化和阈值法进行图像预处理,消除一部分背景信息;其次,采用Canny边缘检测算法提取车牌边缘,采用开运算和闭运算等形态学操作来改善边缘提取的效果,使车牌区域尽量互相连通,进一步消除干扰,准确定位车牌;第三,采用垂直投影法对车牌进行字符分割;最后,采用模板匹配的算法对车牌字符进行识别。Matlab仿真分析表明,该文设计的车牌识别算法可有效地实现车牌识别。     

汽车加速工况的仿真实验

汽车加速工况仿真实验系统由发动机－测功机实验台架、模拟驾驶实验台和计算机数据采集及控制系统组成。模拟实验时,系统交地采集到的发动机,测功机的转速、扭矩信号变化,以及模拟驾驶实验台上踏板、变速杆等模拟车辆运行的状态参数的变化输入计算机进行处理,并由计算机实时地计算出模拟车辆的各个运行状态参数,发出控制信号,通过接口电路输出到测功机,控制测功机加载扭矩的变化,从而实现对发动机的负荷控制,能够在发动机台     

轿车售后千车故障数的数学模型

针对已有数据的不合理性，给出了修正数据的方案，讨论了整机系统的可靠性预测估计，给出了提高和保证汽车整车的质量方法和建议。     

全回流精馏装置的操作及改进

论述了我系化工实验室全回流精馏装置改进过程中的设计思路和方法。提高了理论塔板数在测定过程中的准确度和可靠性     

汽车号牌自动识别系统

汽车号牌自动识别系统是一种应用于公路交通管理的智能监控系统,它的主要作用是在车辆经过关卡处对来往车辆的牌照进行自动跟踪和识别。本文讲述了汽车牌照自动识别系统的硬件及软件原理。     

介绍计算二元体系精馏理论板数新方法

介绍一种计算二元理想体系精馏理论板数新方法，内容涉及到此法的推导和应用实例。     

电动公交车BJD6100-EV市区行驶能耗分析

研究电动汽车的能耗特性与电动汽车动力传动系参数的优化匹配问题.提出了电动汽车的能耗分析方法,采用续驶里程、能耗和比能耗作为评价指标,用等效乘客数和等效载荷评价公交车市区行驶的负载量;给出了对应的计算表达式.结合纯电动公交车BJD6100-EV的公交线路试运营试验,对其在市区行驶时的能耗进行了分析.该分析方法有助于深入了解和分析电动公交车的能耗特性,并指导电动公交车的参数匹配性研究.     

旧机动车综合成新率计算方法

评估旧机动车价值时成新率的确定是关键，但目前关于旧机动车成新率的计算还没有客观、准确的方法。通过对旧机动车成新率影响因素的分析，提出了一种新的成新率计算方法。该方法选择车辆综合性能检测结果、车辆静态与动态检查结果作为参数，并采用层次分析法（AHP）确定了各参数的权重，运用综合分析法计算出旧机动车成新率值。最后通过实例验证了该方法的实用可行性和科学有效性。     

中学“数”的教学中的几个为什么

本文从教法的角度,拟就以数的扩展原则为依据,来阐述中学“有理数”的教材中,为什么要用“-”来表示负?加法和乘法法则为什么要那样定义?而在“复数”的教材中,为什么要用a+bi来表示任一复数?两个复数的相等为什么要那样定义?为什么任意二复数不规定它们的大小?等问题。     

用神经网络进行车牌定位的研究

该文采用BP人工神经网络模型 ,研究汽车图像中车牌定位的神经网络方法。选取训练样本图像 ,以人工定位后的图像为导师信号 ,将图像的灰度序列采用BP算法进行训练 ,获得有效的网络权值。试验结果表明 ,用BP网络对灰度图像进行感知能够获得较好的定位效果     

多阶梯圆盘辐射阻抗的计算与分析

根据频率方程设计弯振阶梯圆盘时,若盘的工作频率一定,其基底厚度和半径可以有多种变化.为提高辐射效率,希望辐射阻尽可能大.作者利用叠加法,以二阶梯圆盘为例,推导出多阶梯圆盘辐射阻抗的计算公式,计算了阶梯数目一定时,相对辐射阻抗与基底厚度的关系,也计算了基底厚度一定时,相对辐射阻抗与阶梯数目的关系.结果表明,基底厚度越大、阶梯数目越多(对应的半径也越大)的阶梯盘,其相对辐射阻越大,但辐射抗的变化规律并不明显.