新型车牌自动识别系统的研究与设计

介绍了一种高性能的汽车牌照识别系统及其成像技术。系统采用了新的成像控制和闪光灯补光技术,使其成像特别适合牌照区域分割和字符识别,成像质量完全不受实际应用环境中强烈的光线变化的影响,从而达到较高的全天候识别率和实际应用的要求。     

高速公路车牌自动识别系统的研究

汽车牌照自动识别系统的实现是推进交通管理计算机化的关键技术之一,在现代交通监控和管理中有着广阔的应用前景。本文首先介绍了汽车牌照识别系统,然后对其原理和在高速公路收费系统中的作用进行了论述,并考察了国内外车牌识别系统的发展动态,最后对汽车牌照识别技术存在的问题及发展的方向进行了讨论。     

车牌自动识别系统在高速公路上的应用研究

随着高速公路里程的不断增加,尤其是高速公路联网收费范围的不断扩大,如何利用高新科技,进一步提高高速公路管理及服务水平,使道路使用者体会到安全、舒适和高效,日益成为大家关注的问题。     

汽车牌照自动识别技术与原理

汽车牌照自动识别系统涉及光学、图像处理、模式识别、神经网络等多项技术,本文阐述了汽车牌照自动识别系统的组成原理,并探究了自动识别系统中的几种关键技术.     

汽车牌照自动识别技术与原理

汽车牌照自动识别系统涉及光学、图像处理、模式识别、神经网络等多项技术,本文阐述了汽车牌照自动识别的组成原理,并探究了自动识别系统中的几种关键技术。     

基于模板匹配的车牌字符识别算法研究

针对车牌识别中的字符识别问题,提出了一种改进的模板匹配方法,首先把字符模板根据某种特征进行粗分类,特征类似的分到同一组,识别时首先提取字符的这种特征,根据特征提取相应分组的模板进行匹配,最后给出识别结果。     

基于机器视觉的车牌定位与字符识别实验设计

针对机器视觉课程理论内容抽象、理解难度大、相关实验教学装置欠缺的问题,基于机器视觉设计了一种车牌模型的定位与字符识别实验平台,平台由下位机控制系统和上位机软件组成。下位机由图像采集与传输系统、运动控制系统构成,上位机软件由人机交互界面、定位算法与字符识别算法组成,基于VS2019联合Halcon设计包括目标物体的定位与跟踪、MLP分类器训练、字符分割与识别等功能模块在内的控制软件,实现了车牌模型的定位跟踪与字符识别。实验设计具有实用性、趣味性和扩展性,可辅助学生理解机器视觉技术的真实应用场景,提高学生实践能力和创新能力。     

基于投影特征和模板匹配的车牌汉字识别算法

车牌自动识别算法中,汉字识别是识别的难点,也是车牌识别技术推广应用的瓶颈.目前车牌汉字识别算法主要有特征分析算法和模板匹配算法,特征分析算法受图像质量的影响比较大,模板匹配算法在识别率方面达不到实际应用要求.本文提出了逐级识别算法:首先利用投影法进行匹配,把可识别的字符挑选出来或进行分类.然后,利用字体和区域面积的比例进行筛选,对选出的字符进行模板匹配.通过实验证实:算法不仅速度快、鲁棒性好,匹配精度也很高.     

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.     

基于云计算的汽车车牌自动识别系统

采用云计算的方法将汉字的笔画引入汽车车牌识别系统中,通过提取运动汽车的车牌图像,对车牌字符进行准确识别与输出.该识别系统识别准确、效率高,不仅可以准确有效识别汽车车牌,而且可以通过云计算进行数据的后期处理并实现输出结果资源共享,为实现交通智能化管理提供帮助.     

基于模板匹配的车牌字符识别算法实现

模板匹配法在汽车牌照自动识别中已得到广泛应用。本文在模板匹配法的基础上,采用了特征区域模板匹配法,并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果,提高了识别率。     

一种模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的优势,可有效地提高车牌字符的识别率、识别速度和识别系统的泛化能力。实验结果表明：大多数情况下,该方法的识别率超过90%,识别时间不超过1200ms,能有效地识别各种车牌中的字符,满足实际系统的要求。     

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

以车牌自动识别技术中的牌照区域图像分割技术为重点,介绍运用车牌图像进行牌照边缘检测,从而实现图像区域分割,克服整体识别技术中的关键问题的相关内容．     

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MATLAB GUI的语音处理界面设计

MATLAB GUI是用户与计算机或计算机程序的接触点或交互方式,是用户与计算机进行信息交流的方式。图形用户界面(Graphical User Interfaces,GUI)则是由窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象(Object)构成的一个用户界面。用户通过一定的方法(如鼠标或键盘)选择、激活这些图形对象,使计算机产生某种动作或变化,比如实现计算、绘图等。本设计基于MATLAB GUI技术,完成了语音信号处理的界面平台,可进行语音的选取、线性预测分析(LPC)、语谱图、频谱等相关波形的显示。这样可以更直观、更方便地分析和处理语音信号,得到用户需要的实验结果。     

基于改进自适应图像分割算法的车牌识别技术研究

基于CV(Chan-Vese)模型图像分割方法的不足,提出了一种改进的自适应图像分割方法,用于汽车车牌的字符识别.在这一方法中,为了避免初始位置差异对于分割效率的影响,设计了更为合理的分割流程.水平集合理论配合优化迭代算法,给出多个局部初值,大大增强了分割算法的自适应性能.实验结果表明,相比于CV模型图像分割方法,改进自适应图像分割方法的准确率更高,适用于汽车车牌图像的分割.     

基于虚拟仪器的车牌自动识别系统设计

以LabVIEW2009试用版为平台,利用NI VI-SION ACCQUISITION 2009和NI VISION DEVEL-OPMENT MUDULE 2009集成模块,实现了车牌识别的功能,并具有算法简单,识别效果好,用户界面良好,结构简单等优点[1]。1系统总体设计方案采用一般的130万像素的USB摄像头,拍摄     

利用投影最小距离的车牌校正优化算法

提出一种利用字符投影最小距离进行的车牌校正方法.该方法根据车牌垂直旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影,利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度;根据车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度;最后进行仿射变换,并利用双线性插值对图像进行校正.校正过程中,采用折半查找和记录校正角度,最后利用原始图像校正一次获得结果图像来优化算法,以减少计算次数和毛刺的产生.该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强.实测车牌图像证明,该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性.     

基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法. 对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对双层车牌进行建模,双层车牌的上层字符区域和下层字符区域分别对应部件模型的一个部件,通过多尺度的模板匹配得到上下层部件的候选集合,利用部件模型中部件之间的几何约束得到最终的车牌字符分割结果. 实验结果表明,所提出的方法可以有效进行单/双层车牌的字符分割.      

一种空间复用与发射分集相结合的MIMO通信系统

提出一种发射分集结合空间复用的MIMO通信方法——分组分集复用法(GDM)。发射机将发射天线分组，每组采用全空间分集发射相同的数据流，发射机根据反馈信道反馈的接收信噪比调整分组大小。与传统的发射分集或空间复用相比，提出的方法可以根据不同的信道灵活地分配用于分集和复用的天线，使系统能够适应不同的业务质量或信道的瞬时变化。