基于树莓派的车牌识别系统的设计与实现

车牌识别技术是智能交通管理系统的重要组成部分,在交通监控及车辆管理等方面被广泛应用。该系统设计与实现了基于树莓派开发平台的车牌识别。该系统通过红外避障传感器获取车辆信号,高清摄像头获取车辆图像数据,树莓派将采集好的图像上传至服务器,PC端对接收到的车牌图像进行预处理、分割、字符识别等操作,最后语音播报识别结果。实验结果表明,基于树莓派的车牌识别系统设计简单,容易实现且实现了图像的快速采集,传输与识别功能。     

HALCON软件在车牌图像处理中的应用

作为智能交通的核心系统部分以及交通管理自动化的重要手段,车牌识别技术的任务是分析、处理汽车监控的实时图像,自动识别汽车牌号。该文基于HALCON软件研发平台,重点研究交通车辆车牌识别技术中的车牌图像的获取、灰度化、预处理、车牌字符分割等技术。     

车牌识别系统应用场景识别率的研究

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术来实现。车牌识别系统广泛应用于高速公路出入口、城市交通、停车场等场景。     

基于深度神经网络和迁移学习的高精度车辆识别系统研究

近年来,我国大力推进智慧城市和智慧交通建设,在车牌识别领域所要求的识别精度、场景适用性和反映灵敏性也越来越高。文章提出了一种基于深度神经网络算法的高精度车辆识别系统,利用开源图形化视觉处理库OpenCV和数据分析处理库NumPy对车牌进行图像预处理。基于预处理后的数据,利用深度神经网络学习框架TensorFlow进行学习训练,实现了对车牌的快速精准识别。系统首先对车牌所在位置进行定位,其次对锁定后的车牌图像进行切割,再次将车牌背景和文字通过像素点移位算法由彩色图像转换为灰度图像,最后实现字符的切割与识别,得到所要识别的车牌数据。实验结果表明,与传统识别系统相比,基于深度学习的识别系统准确率更高,识别速度更快。     

基于Blackfin561的嵌入式车牌识别系统

介绍了一种基于双核DSP Blackfin561的嵌入式车牌识别系统。讨论了系统的硬件结构和软件实现流程,以及基于Hpofield神经网络进行车牌识别的方法及过程。首先对视频图像进行解码,以获取图像的亮度信号;然后通过图像处理方法对图像进行调整、定位、分割等处理;最终运用Hopfield神经网络识别出车牌上的字符信息。     

字符识别技术在智能交通处罚系统中的应用

论述了各种基于字符识别技术的车牌自动识别系统实现思路和特点,及其产品化现状和发展方向。通过对各种字符识别技术算法的比较,采用了基于AdaBoost算法强分类器与BP神经网络算法作为车牌识别算法的基础,以本项目的研究成果为例描述了一个基于DSP平台的嵌入式交通信息采集系统。     

基于图像去雾功能的车牌识别算法研究

智能交通系统是将各项高新技术用在城市交通监管上,从而使车辆行驶更加安全。车牌识别是智能交通系统的重要组成部分之一,通过对采集到的车辆图像进行处理从而获得车辆有效信息—车牌。在雾霾天气下拍摄取像时,由于大气散射作用,使得成像设备接收到的光产生了变化,导致图像对比度低、失真等问题,无法准确提取车牌信息,这对智能交通和社会安全都产生了极大地影响。本项目目标是基于matlab软件设计一款能够在雾霾天,或者能见度不高的环境下进行车牌的识别的装置,该装置具有以下功能：能够读取图片,进行图像预处理并进行去雾及增强;最后将其转化为字符串的形式并提取出来。     

基于ARM平台的车牌识别系统的设计与实现

针对车辆出入库管理中存在的问题,提出了基于ARM嵌入式平台的车牌识别系统的设计和实现方案,论述了从车辆图像抓取、图像预处理、车牌区域识别、文字分割、文字识别等过程中所涉及的理论和技术问题,提出了基于POSIX规范多进程技术进行系统整合的方案。     

车牌图像分类识别技术研究

在现阶段的交通管理领域,普遍应用车牌识别系统是交通信息化的一个重要组成部分。为了提高车牌图像识别技术应用的效果,文章围绕车牌图像分类识别技术做出分析,在保证车牌图像识别精度基础上提高识别的效率。本文首先介绍车牌图像分类识别技术,了解该技术基本情况;其次介绍车牌图像采集技术、车牌图像特征值提取与分类器、车牌图像处理技术3种车牌图像分类识别的常见技术,了解不同技术在车牌图像分类识别中的应用要点;最后提出加大采集图像内容与质量控制力度、建立车牌识别样本数据库、明确车牌图像识别规范3点建议,明确今后车牌图像分类识别技术的发展方向,以期能够为今后车牌图像分类识别的发展夯实基础。     

基于改进Sobel算子的车牌定位方法研究

针对在城市交通监控系统中车牌照定位要求的特殊性,提出一种基于多信息结合的车牌识别定位算法。该算法以摄像机拍摄的视频为基础,提取出视频中车辆的近景图像。根据车牌照图像特征,采用改进彩色Sobel算法对其作边缘检测,在处理后的图像中选取若干个车牌候选区。采用BP算法对车牌信息进行训练,将车牌面积、长宽比和垂直投影三个特征值作为输入值,进而达到车牌定位的目的。大量实验结果表明,该算法具有极高的定位准确度,具有重要的推广价值。     

基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别系统设计

文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。     

基于彩色数字图像的车牌识别研究

车牌识别是图像识别技术在智能交通领域应用的重要研究之一,是实现交通管理智能化的重要环节。我国交通管理部门对汽车牌照的样式制定了严格的规范,这些规范将为车牌自动识别技术的实现提供重要的技术依据。车牌识别研究充分利用这些规范进行设计,采用彩色数字图像模式识别方法,针对彩色为24位,大小为640×480,以及蓝底白字车牌的图像进行识别研究,并具体描述图像车牌的预处理、车牌特征提取和车牌识别三个连续的过程。在Visual C++环境下实现对汽车牌照自动识别功能。实验结果表明,车牌识别自动技术识别效果可靠,具有很好的实用性。     

基于MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力.该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题.通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效.     

基于matlab的汽车牌照识别程序

车牌识别技术是公安执法系统、高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车管理系统等诸多与智能交通相关的应用系统的核心技术,可以起到节省人力成本、提高效率、改进管理体系等作用。随着我国汽车数量的迅速增加,车牌识别技术呈现出巨大的经济价值和现实意义。而车牌定位是车牌识别的前提,本文主要介绍了基于Matlab开发基于字符分割和字符识别的有关数字图像处理的车牌数字识别系统。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法．综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。     

差分进化算法和神经网络的车牌自动识别模型

为了提高对车牌的自动识别和检测能力,针对传统的边缘轮廓检测方法在车辆距离过紧和车流量过大而产生相互遮挡时识别性能不好的问题,提出一种基于差分进化算法和神经网络的车牌自动识别方法。提取的车辆视频监测图像进行外接轮廓矩形网格分割,采用差分进化算法进行车牌测试样本图像的子块连续遍历,实现车牌图像的特征分割和信息点增强,采用神经网络算法进行车牌特征信息分类,实现车牌识别。测试结果表明,采用该方法进行车牌识别的准确性较好,识别模型的可靠度较高。     

汽车牌照定位与识别系统设计

车牌自动识别系统对于智能交通的发展至关重要。针对国内较多的蓝底白字车牌和黄底单行黑字车牌汽车图像,分别从车牌定位、字符分割和字符识别三个模块出发,提出基于颜色定位、边缘检测和支撑向量机相结合的方法实现车牌区域的准确定位;采用字符轮廓寻找法及人工神经网络法实现字符分割及字符识别,可有效识别比较复杂环境下的车牌颜色和车牌号码。基于C++平台设计了一种汽车牌照自动定位和识别系统。大量实验结果表明,三个模块和整体系统的总体识别率都能达到92%以上甚至更高,并且通用于蓝牌小轿车和黄牌单行字符的大轿车。     

雾霾天气下的车牌识别

在雾霾天气下,图像采集设备拍摄的图片存在一系列问题,如饱和度低、细节失真、画质模糊等。文中探索了雾霾天气下的车牌识别算法,按照图像去雾、车牌定位、字符分割与识别等步骤来解决雾霾天气下传统车牌识别系统效率低、鲁棒性差等问题。该算法采用暗通道去雾,经去雾算法处理后,图像对比度、信息梯度和信息熵均得到提升;选择数学形态和边缘检测定位车牌的准确位置;利用仿射变换矫正车牌区域,结合投影法分割字符,最后使用基于支持向量机模式的识别算法来识别字符。经过处理后,车牌识别能达到较高的准确率。     

高清卡口防逃费管理软件在高速公路中的应用

高清卡口系统,是一套利用当前先进的计算机技术、网络技术、图像媒体处理技术、数据库技术,实现车辆信息自动采集,并能及时进行路况分析,通行车辆管理的综合性系统平台。作为高速公路运营单位,高清卡口系统功能主要包括车辆捕获功能,车辆测速功能、高清照片抓拍功能、高清全景视频录像功能、高清车牌自动识别功能、车身颜色自动识别功能、断点续传功能、实时监控功能等等。整个系统分为外场系统、传输系统、管理平台三部分。