ETC系统中的车辆定位识别技术研究

对于车辆的定位识别技术,本文首先对车辆进行定位,采用了车侧的边缘检测和提色块法,对车辆在整张图片中的位置进行定位。所做的工作如下:将摄像头拍摄的图像转化为灰度图,使用提色块法,提取车辆的颜色。主要目的是去掉车辆的阴影部分,提取出车辆的真实图像范围。     

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。     

车牌识别中的倾斜车牌校正算法

在车牌自动识别过程中,图像的倾斜会给后续字符分割和识别带来困扰。利用传统Hough变换进行矫正的运算量很大,文中提出采用Canny算子提取图像边缘,去除牌照图像中和矫正无关的所有冗余信息,减少矫正过程的运算量,利用仿射变换理论采用双线性插值法校正车牌图像。实验结果表明,该方法可以准确地检测出车牌的倾斜角度,同时矫正速度比传统Hough变换方法要快。     

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。     

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。     

车牌识别技术的研究与实现

在车牌自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难.考虑到识别的实际应用及实时性要求,采用改进的模板匹配方法先将字符细化,再结合字符的全局特征,与模板的特征矢量进行匹配,误差最小的作为识别结果.实验结果表明,该算法具有较高的识别率及较好的抗噪性能,能够实现较好的车牌识别效果.     

基于HALCON的车牌识别技术研究

针对目前车牌识别速度较慢以及识别准确率较低的问题,以HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件,将计算机视觉检测技术应用于车辆牌照的识别,实现了图像采集、预处理和检测.实验结果表明,白天车辆牌照识别准确率达到94.6%;相对于传统方法,识别速度也有所改进,每幅牌照的平均识别时间为40.3ms.     

有相对运动的车牌识别技术研究

汽车车牌识别是图像识别技术的一个重点课题．介绍了拍摄装置与汽车有相对运动的车牌识别方法;结合警车跟踪系统的核心部分,研究了具有相对运动的汽车车牌的提取、车牌的预处理以及车牌数字的识别;着重阐述了自适应模板的中心骨架匹配方法．     

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.     

车牌识别技术的发展及研究现状

随着经济的发展,机动车辆日益普及,公路交通事业迅速发展,传统的人工管理方式已经越来越不能满足实际工作的需要,车辆识别技术作为智能交通系统的一个重要方向逐渐受到人们的重视。车牌照识别（License Plate Recognition,LPR）系统是车辆检测系统中的一个重要环节,它在交通管理中占有重要的地位,有着多种应用。车牌识别系统一般包括车牌的定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个部分,是车牌识别技术研究的重点,本文主要对车牌识别技术的发展和现状进行了简要介绍。     

以车牌识别技术为核心的高等级公路收费系统

以嵌入式车牌识别技术为核心，提出了一个全新的高等级公路收费系统方案，解决了长期困扰高等级公路经营者和管理者不能准确控制收费的问题。     

车牌识别中的快速区域定位方法研究

介绍一种在图像获取阶段有目的定位关注的物体，利用它在原始图像形成的标识区域特性，在约束条件下，按照识别牌几何特征提出了一种特殊的二值化处理方法。实验证明该图像识别系统具有较高的可靠性与稳定性，减小了进一步车牌识别中计算量大的问题，从而提高了车牌识别的准确性和快速性。     

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.     

基于小波神经网络在车牌识别中的研究

小波神经网络是将小波函数和神经网络相结合的一种网络,它结合了小波变换和神经网络的优点,适合于图像处理、系统辨识、数据压缩等领域。本文论述了将小波神经网络应用于车牌自动识别系统的研究。     

字符识别在车牌识别中的应用

介绍了一种识别车牌中汉字字符的方法，它包含了车牌的定位，预处理，字符识别等几个重要环节．该识别方法分为2级，粗分类是依据文字的四周面积编码来分类的；单个汉字的识别，是依据文字的全局笔划方向特征来识别的，由于此识别方法简单，识别速度较快，故识别效果理想，     

基于ETC技术在高速公路收费系统中的应用研究

文主要通过阐述我国高速公路ETC系统应用的基本情况,进而在研究ETC系统工作原理、结构的基础上,建构了ETC技术在高速公路收费系统中的应用方案与实践模型,最后还就相关问题研究了ETC系统改建方案,及其未来的研究发展前景。     

维纳滤波在模糊车牌中的识别

传统的基于阈值法的汽车牌照自动识别技术在图片模糊程度超过轻微时,识别率急剧下降。在普通情况下,图片模糊程度主要集中在轻微-中度之间,如何解决这一部分图片的识别问题很有意义。本文根据车牌识别过程中,运动造成图像模糊的特点,分析了匀速直线运动时模糊图像的退化模型和恢复模型。提出了适合本系统环境下的点扩散函数模式,结合维纳滤波的方法复原图像。充分利用维纳滤波在处理图像时计算量小,抗噪性好等优点。通过计算机仿真,表明在在同等条件下,该方法该方法可以有效降低图像噪声、保持图像细节,提高图像质量。     

低清晰度车牌识别技术的研究与应用

为提高低清晰度车牌识别技术中字符分割和识别的准确率,提出了在HSV(色调,饱和度,亮度)颜色空间下使用最大类间方差(OTSU)算法来对车牌图像进行二值化,然后结合特殊间隔位置和投影法来精确分割字符,并在字符识别阶段引入了卷积神经网络.通过对真实场景中提取的低清晰度车牌进行实验可见:提出的分割算法能够准确分割字符,准确率可达96.5%,同时引入的卷积神经网络对车牌字符识别率为97.8%,能够有效解决低清晰度车牌字符的分割和识别问题.     

展望车牌识别技术发展的新方向

车牌识别作为智能交通系统的核心技术之一,是解决车辆管理规范化、信息化、智能化的支撑技术手段。本文从两个方面论述了面向车牌识别的成像机制和方法研究将成为车牌识别技术发展的一个新方向。首先,长期的研究和实践表明：很难找到一种算法可以同时有效地应对不可控交通环境中的各种复杂条件,图像质量始终是制约LPR效能的关键因素,仅依靠算法创新很难从根本上解决这一问题。其次,人为的遮挡严重影响了车牌在颜色、纹理、字符排列结构、几何尺寸等方面的固有特征,使得现有基于车牌识别的各类监管系统无法正常工作,仅从算法或软件的角度研究遮挡车牌的识别是一项很难完成的任务。     

高速公路ETC系统邻道抗干扰技术研究

本文对高速公路ETC系统邻道抗干扰技术进行了研究,对邻道干扰模块进行分析,对相干解调防干扰模块及其相关模块进行了探讨。