基于ARM-Linux和SQLite的指纹车辆管理系统研究

基于ARM-Linux和SQLite嵌入式数据库,设计实现了一个指纹车辆管理系统.该系统在ARM-Linux平台上运行,采用指纹识别技术,管理和控制车辆进出小区.采用SQLite数据库,存取车主信息,车主指纹图像,车辆信息、车辆进出信息等.     

基于PHP的网络化车辆管理系统的设计与实现

介绍了基于PHP的现代车辆管理系统的解决方案，重点描述了利用PHP实现WEB页面与数据库访问的技术方案、系统安全性与系统实时响应技术等。采用PHP和MySQL开发的车辆管理系统实践表明基于PHP的网络化管理系统具有良好的可操作性、可移植性和可扩展性。     

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.     

基于Web技术的商业停车场联网联控方案设计

在电子商务的背景下,提出一种基于Web技术和车牌识别技术的停车场收费管理系统的可行性方案.该方案可实现网上缴费,查询等功能,为广大车主提供一个更加方便快捷的停车缴费方式,实现停车资源的利用最大化.     

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...     

应用Velocity和J2EE构建基于WEB的远程教育管理系统

描述了一种基于WEB远程教育管理系统的设计与实现方案 ,底层采用了数据仓库技术 ,使教学者能够进行复杂的教务管理 ,并能引导不同学生进入不同学习过程 .详细讨论了远程教育管理系统基于底层数据库的决策支持系统和基于WEB的远程教育管理系统具体实现方法和技术     

车辆回场检查管理系统设计

介绍了基于射频识别技术的车辆回场检查管理系统的设计与实现。系统硬件由个人计算机和射频标签读写器构成,软件开发工具采用Borland Delphi 7,数据库采用Microsoft Access 2003,系统实现了基础信息维护、当班车辆设置、车辆回场记录、统计报表生成、报表数据上报等功能,实现了管理自动化。     

基于车牌检测的前方车辆识别方法

为解决前方车辆识别过程中的实时性问题,提出了一种基于车牌检测的前方车辆识别方法。首先,利用图像中的路面或车道线等细节提取感兴趣区域。其次,利用HSV( Hue-Saturation-Value) 色彩空间转换与矩形图像检测从感兴趣区域中过滤光照变化,阴影和杂乱背景,从而检测出车辆的车牌信息。同时,在初次检测失败的情况下进行二次定位和验证。最后,利用检测出的车牌信息识别前方车辆。该方法在自建与公共数据库视频上进行评估。实验结果表明,识别率超过90% ,并且具有较高的实时性,证明了该方法的有效性。     

基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统

为了实现停车场的智能与精确管理,设计了一套基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统。首先,集成网络摄像头、数据处理服务器硬件和Andriod终端显示器,组成系统硬件平台;嵌入机器视觉算法和局域网通信,构建了停车场智能管理系统架构。然后,基于10万帧各场景各车型的大数据样本,利用卷积神经网络四层训练,设计了车牌定位检测算子,实现车辆有无判断与车牌定位。在Visiual Studio平台开发系统,并对该智能管理系统进行了测试,输出结果表明:所提出的停车场智能管理系统,在车牌检测和系统智能性方面,都优于传统停车场管理系统。     

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.     

基于ASP技术的WEB舍务管理系统的开发与实现

利用ASP技术访问WEB舍务管理系统数据库,实现了舍务管理的动态管理,使学校对舍务信息的管理更加及时、高效,从而大大提高了工作效率;同时还对系统的开发原理、系统的功能特点和设计方案进行了相应的介绍。     

应用二维码的车辆出入管理系统的实现

搭建了一套应用二维码的车辆出入管理系统,通过智能手机扫描车主随车携带的二维码,就能够快速完成进出管理,具备高效、经济、可靠的特点。该系统使用含有车牌号、车主姓名等信息的二维码作为识别车辆合法身份的唯一介质,并通过在信息中增加生成时间来防止二维码被复制情况的发生,安全可靠。负责扫描的手机通过蓝牙与门禁连接,生成二维码、产生和维护数据库的工作均能在智能手机上完成。系统可以实现车辆出入的有效管理,达到了预期的设计效果,并且具备了蓝牙故障的实时监测功能。     

基于ASP技术的WEB舍务管理系统的开发与实现

利用ASP技术访问WEB舍务管理系统数据库,实现了舍务管理的动态管理,使学校对舍务信息的管理更加及时、高效,从而大大提高了工作效率;同时还对系统的开发原理、系统的功能特点和设计方案进行了相应的介绍.     

基于 WEB 的加班管理系统研究与实现

从系统的运行架构、应用技术、数据库设计等方面系统阐述了基于WEB的加班管理系统的研究思路和实现方法。系统的建立将实现从人工制作向信息自动化管理的转型,有效加强了内部管理,严肃了劳动纪律,维护了员工权益。     

基于神经网络的车牌识别系统设计

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术,本文对基于神经网络的株洲市车牌识别系统进行了分析,采用先进的BP神经网络技术和计算机数字图像处理技术,实现了一种高效和高准确率的车牌自动识别系统,大大提高了车辆管理的智能性。     

基于RFID的小区车辆管理系统

现如今大部分小区的门禁系统采用的是手动升降道闸,费时费力,可靠性和安全性也达不到要求.针对这一问题,本文提出建立一个基于RFID技术的车辆管理系统以提高小区车辆的管理,从而提高小区车辆进出的效率和安全,同时增加了物业部门的收入.本系统在Visual Stual 2010编译环境的基础上结合Windows Server 2008数据库开发平台,自行开发的住户电子标签用来存储小区车主的个人信息,通过电子标签和数据库PC端来实现车辆信息的自动识别.     

基于置信度分析和特征融合的车牌识别研究

利用车牌识别技术来管理车辆已成为现实,针对车牌识别时间长等提出了一种基于置信度分析的加速算法;同时为提高车牌识别精度,对BP网络进行了优化及改进;通过实际试验,识别率在90%以上,基本达到理想效果.     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。     

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。     

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。