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。     

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。     

基于数字图像处理的车牌识别技术研究

随着我国经济的日益增长,人们生活节奏的加快,汽车的数量也变得越来越多,随之人们对交通控制以及安全管理的要求也日益提高。现在,交通管理正朝着智能交通系统的方向发展,车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,已经在城市交通中占据中非常重要的作用。车牌识别系统在不影响汽车状态的情况下,利用计算机自动完成车牌的识别,从而大大简化了交通管理工作。目前解决车辆牌照识别技术主要有车牌定位技术、车牌校正技术、图像处理技术、车牌分割技术等,本文主要研究基于数字图像处理的车牌识别技术,本文首先介绍了数字图像处理的定义和车牌识别技术的原理,最后分析了车牌识别技术在实际应用中的相关问题。     

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.     

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。     

基于神经网络与粗糙集的车牌字符识别方法

车辆牌照的自动识别是目标自动识别的一种重要形式,针对车牌识别的后期技术,即牌照识别技术做了研究并提出了一种基于神经网络与粗糙集的车牌字符识别方法,实验结果表明,和标准神经网络相比,该算法具有更加良好的性能,满足实时识别车牌的要求。     

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。     

基于深度学习的车牌识别技术研究

近年,随着家用车辆的不断增多,交通管制已成为当前国家亟待解决的一个重要问题.考虑到传统车牌识别系统识别率低的缺陷,本文针对车牌图像识别方面提出了一种基于深度学习卷积神经网络的车牌识别技术.实验表明,通过该方案进行的车牌识别在识别率和实用方面都具有较高的价值.     

用于卡口系统的车牌遮挡检测方法

驾驶员通过遮挡车牌的方式使得卡口系统无法自动识别其车牌,以达到掩盖车辆身份的目的.针对此问题,本文提出一种车牌遮挡违法检测方法,可对遮挡车牌的行为进行报警,也可用于公安视侦中的嫌疑车辆排查.本方法基于车牌识别技术,对于能够定位到且能正常分割字符的遮挡车牌,使用特定特征对字符进行识别,然后对识别到的多个字符的置信度进行曲线分析,将明显处于波谷的置信度对应字符判断为遮挡字符,判断该车牌轻微遮挡;对于不能够定位到或不能正常分割字符遮挡车牌,则结合车辆检测技术,将其判断该车牌严重遮挡.实验结果表明:本方法能检测到大多数遮挡或者无车牌的车辆.     

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。     

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.     

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。     

基于改进特征提取的BP神经网络车牌识别

车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用．为提高车牌字符识别系统对字符的整体识别能力,对车牌上的汉字与数字字符做分类处理,利用粗网格、边框和笔划密度方法更好地提取识别对象特征,最后采用BP神经网络进行字符识别．实验表明,本文所采用的方法能达到较好的识别效果,说明多种特征提取方法和神经网络识别技术的有机结合能显著提高系统性能．     

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.     

一种改进的车牌定位方法在车牌识别系统中的应用

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用,车牌定位是车牌识别中的关键步骤,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但是存在着计算量大或定位准确度不高等问题.尝试使用梯度投影与彩色区域分割相结合的方法来实现车牌识别系统中的关键步骤——车牌定位.实验结果表明此方法算法简单、准确率高、实时性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.     

基于RFID技术的电子车牌系统的设计与实现

电子车牌制卡子系统是"青岛海关海运物流监控平台"的一个子系统。所谓电子车牌,就是基于射频识别技术(Radio Frequency Identification,以下简称RFID)开发的一种车辆身份自动识别卡,它可以与设置在闸口通道的读卡设备进行双向通信,以达到目标识别和数据交换的目的。电子车牌制卡子系统能够对安装电子车牌的集装箱车进行自动检测,身份识别,通行控制以及信息管理等相关功能。     

车牌字符分割问题分析

车牌字符分割是车牌自动识别系统中的一个重要步骤。这一模块的正确性受到二值化、倾斜校正、噪声等因素的影响。本文对定位后的车牌图像的预处理和字符分割技术进行了比较研究,提出将多种车牌字符分割方法结合,可以提高效率和准确性。多车牌的分割将成为车牌识别中的热点问题。     

“联网收费新形势下防作弊技术的研究与应用”项目介绍

联网收费新形势下防作弊技术的研究与应用项目主要内容包括：动态超时、服务区管理、车牌自动识别和卡箱管理。其技术经济指标为：（1）多参数集成识别技术可与联网收费系统营运管理软件实现无缝连接，系统兼容性高，适应性和灵活性好，数据的准确性和不变性强。（2）全天候地采集车辆图像，对于时速小于60km的车辆都能采集到清晰的图像且能正确识别车牌。