基于神经网络的车牌识别系统在特定场合的应用

对车牌识别系统的组成进行简要的介绍,并以BP网络为例介绍了人工神经网络在车牌识别系统中的应用,提出了对于特定场所的识别系统可以通过简化网络,提高识别率和识别速度。     

基于云计算技术的车牌识别系统

作为智能交通系统的核心组成部分,车牌识别系统在城市交通管理中得到的广泛的应用。目前车牌识别系统主要是通过安装在终端上完成车牌的识别,本文针对这种安装方式的弊端提出了基于云计算技术的车牌识别系统的想法,总结了基于云计算技术车牌识别系统的优点,并介绍了云识别系统的工作流程。     

车牌识别系统中的关键技术研究

针对目前车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别。首先提出了基于图像转换和数学形态学的车牌定位技术;然后结合垂直投影和连通域算法对车牌进行字符分割;最后采用13点特征法提取字符特征和改进BP网络神经算法对车牌字符进行识别。实验结果表明,本算法能大大提高了车牌识别系统的准确性和鲁棒性,具有较强的实用性。     

基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究

介绍一种高识别率的静止图像车牌识别系统的实现方法.并提出一个由图像处理、图像分割、字符识别等组成的静止图像车牌识别系统的工作原理与设计方案.应用MATLAB语言编程实现了该识别系统的仿真,仿真结果表明该方法是行之有效的.     

实时车牌识别边缘系统设计及FPGA实现

为解决边缘设备端车牌识别系统适应性差和识别率低的问题,提出一种基于深度学习处理单元(DPU)的车牌识别系统设计方法.该方法首先将车牌识别网络进行改造使其可在DPU上运行,并通过压缩与激励(SE)模块组合优化神经网络识别率.将DPU部署在现场可编程门阵列(FPGA)上,调用神经网络对视频图像进行车牌识别,设计出可兼顾新能源车牌的车牌识别系统.实验结果表明,以大规模数据集作为图像输入,车牌识别系统的平均识别准确率可达94.1%,运行速率可达4 ms.     

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OpenCV的车牌识别系统研究

车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统,是智能交通系统的重要组成部分.介绍了一种基于Visual C++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式.该方式中采用空间域滤波和形态学方法确定车牌的轮廓,采用频域、空间域分析和几何校正相结合的方法对车牌歪斜情况进行校正,最后通过字符分割和模板匹配实现车牌号码识别.经在Visual C++平台下验证,此方法适用于车牌歪斜的情况,识别速度快,准确率高.     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

压缩感知在车牌识别系统中的应用研究

分析车牌识别系统的数据采集过程,提出关于压缩感知理论的车牌识别系统的数据采集方法。对采集的车牌图像进行小波变换,将车牌图像变换成易传输,数据量较小的图像数据,使用正交匹配追踪算法以及小波逆变换对来自传输设备的车牌图像进行重建,并实现原始图像精确和近似重构。由仿真可知,压缩感知理论应用于车牌识别系统的数据采集传输过程,降低了传输数据量大小,并易于图像数据传输,且能以较小误差实现车牌图像的重构,同时有相应的硬件使用环境。     

基于图像处理技术的车牌识别研究

随着我国公路交通事业的迅速发展,智能交通管理系统已成为了人们关注的焦点问题。车辆牌照识别系统作为智能交通管理系统的一部分,在现实生活中有着广泛的应用。本文对车辆牌照识别系统中的主要部分进行了研究,其中车牌图像预处理部分包括空间平滑滤波、图像锐化等过程;车牌图像定位采用了基于车牌色彩特征的车牌定位法,并使用Radon变换进行车牌图像的矫正;车牌字符分割采用灰度投影和阈值分割的方法;车牌图像识别采用模板匹配的方法。使用MATLAB软件构建识别系统,经过实验测试,该系统实现了对机动车牌照的准确识别。