基于水平灰度特征和颜色特征的车牌定位方法

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.LPR作为一个专用的计算机视觉系统,通过运用模式识别、人工智能等技术,对采集到的图像进行处理,可以实时准确地识别出车牌的汉字字符、字母和数字,最终得出计算机可直接运行的数据形式,使车辆的监控和管理得以现实.目前,车辆识别技术已经广泛应用于高速公路的检测、电子收费、停车管理和交通违规管理等领域.     

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。     

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．     

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OpenCV运动中可变特征目标的检测和跟踪

利用OpenCV计算机视觉库实现运动中目标的检测和跟踪,其目标特征允许发生变化,在运动的情况下实现上述功能要求设计的程序代码注重实时性。使用摄像头对目标物体所在场景进行图像采集,按Haar特征的积分图运算方式,快速地产生含有当前和预估下的目标特征的级联分类器用于目标检测识别。在整个检测过程中,加入了自主学习的模块,通过不间断地对目标进行新特征采样和学习、更新级联分类器,解决在运动状态下识别产生新特征的目标。实验结果表明,本设计在目标物体或摄像头各自运动过程中能实时地有效地对目标实现检测和跟踪功能。     

郑州市中心城区公共停车场建设管理的若干问题探讨

城市公共停车场是指专门划设的供车辆停放的车辆集散场所,是道路系统中的一个重要组成部分。它具备消费的非竞争性和受益的非排他性,是一种特殊的"准公共物品"。它对缓解路面压力、改善交通秩序、促进城市发展等有一定的积极作用。随着社会经济水平的不断提升,郑州市机动车数量迅猛增长,虽然公共停车设施建设管理已取得了一些成效,但同时也存在着泊车位供需失衡、配套服务滞后、收费政策不合理、政府投资不足、部门监管不力等问题,静态交通面临着严峻的考验。参考已有的建设经营经验,结合郑州市的实际情况,探索郑州市公共停车场建设管理的完善方式,应从合理规划建设用地、提高配套服务水平、规范收费标准、鼓励多元化投资、加强监管力度等方面着手。     

识别假证,做好车型判别

在高速公路收费工作中,收费人员上道做到误判率接近为零,下道做到错档必升是非常重要的.做好车型判别,就要对车辆的行驶证、驾驶证的真伪认真识别,掌握车辆的类型.本文就假证的判别和车辆的类型做以阐述,以期对车型判别工作有所帮助.     

远距离智能停车场系统停车计时功能的设计与实现

远距离免停智能停车场采用远距离读卡器,实现车辆免停、远距离自动读卡,可大大提高停车场的服务质量以及车辆通行效率。     

基于PLC的小区智能停车场管理系统设计

本文提出一套运用PLC作为主控,集成了远程身份识别系统、车牌信息识别系统与车位情况显示功能的智能停车场管理系统设计方案,给出了系统框图与关键功能的参考程序。解决了传统人工管理的烦琐、费时的问题,具有广阔的应用前景。     

井下斜坡道智能交通指挥系统在安钢舞阳铁矿的应用

针对目前矿井下车辆运输交通存在的安全隐患,根据矿井斜坡道作业环境和车辆运行特点,设计开发了井下斜坡道智能交通指挥系统,利用无线射频技术和计算机软件实现了自动识别车辆信息、自动指挥车辆交通等功能,实现了井下车辆的有序调度。     

车牌识别技术在高速公路收费系统中的应用

<正>我国高速公路发展迅速,形成了规模不等的联网收费系统。在系统运行中,面临着一些共同的问题,主要有费源流失严重,路网内路径多义性。解决这些问题最有效的方法是在高速公路路网内的所有收费站出入口车道以及多义性路径的互通立交等关键标志点上安装车牌自动识别设备,从而确定车辆是否具有作弊嫌疑及车辆行驶路径,达到防止费源流失、增强系统效率的功效。     

关于"闯关车"情况的技术探讨

在高速公路通行费征收过程中,"闯关车"现象的发生给收费站的日常管理工作带来了不少烦恼.具体表现为:一辆正常付费车,在通过收费车道时,收费系统有时会误判为闯关车辆,而一辆真正的闯关车,在紧随前而正常付费车辆快速通过收费车道时,闪光报警信号灯却没有任何反应,收费系统也没有识别了闯关车信息,车道摄像机也没有抓拍到闯关车的图像.这种偶尔出现的情况给收费和监督记录人员带来了不少的麻烦,同时也增加了肇事车辆闯关逃费的侥幸心理,对其他正常通行车辆也带来了负而影响.本文就"闯关车"这一现象,从技术层而探讨其出现的原因及处理建议.     

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ZigBee的停车场管理系统

介绍了一种基于Zig Bee无线网络的停车场管理系统,该系统将zigbee模块放置于车辆和停车场上,由传感器把车辆的信息通过Zig Bee发送到停车场综合管理服务器模块,再通过停车场综合管理服务器控制管理车辆。     

一种自动代客泊车系统研究

本文提出了一种自动代客泊车系统方案。该系统利用毫米波雷达实现障碍物距离、速度及方位探测;采用摄像头实现可行驶区域行人、车辆及车位的探测;应用激光雷达实现道路边沿及其他障碍物类型探测;通过超声波雷达感知车辆近距离目标距离;通过GPS/IMU获取车辆的定位、姿态信息。通过实车验证,该设计方案能满足实际自动代客泊车应用需求。     

识别假证,做好车型判别

<正>在高速公路收费工作中,收费人员上道做到误判率接近为零,下道做到错档必升是非常重要的。做好车型判别,就要对车辆的行驶证、驾驶证的真伪认真识别,掌     

神经网络在车辆目标识别中的应用

提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的.     

指纹识别系统的设计方法研究

<正>生物识别技术是利用人的生物特征进行身份认证的技术,人的指纹就是生物特征之一。随着光学技术和光学仪器加工工艺的进步,各种采集指纹图案进行身份认证的系统和设备中需要配备的高清晰、无畸变光学采集仪制造也达到了很高的水平,以确保可以生成高质量的指纹图像。指纹识别技术利用嵌入式软核实现系统以及硬件识别算法,保证了系统功能的完整性与识别的准确性。识别算法采用美国FBI推荐的特征点匹配算法来实现指纹的识别,保证了系统功能的实现。