数字图像处理技术在智能交通中的应用

随着数字图像处理技术的不断发展,以图像处理技术为主的交通视频监测技术的研究已成为智能交通系统的重要前沿研究领域.简要介绍智能交通系统、数字图像处理技术的特点,着重分析研究数字图像处理技术在智能交通系统中信息采集、车牌识别、车辆检测与跟踪等多方面的应用.     

基于神经网络的图像识别

神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术。在进行图像识别之前需要利用数字图像处理技术进行图像预处理以及特征提取。本文选取字符图像0~9作为识别目标,对图像预处理过程进行了叙述,并在此基础上选取字符图像矩阵每行的与每列的黑色像素点之和以及图像欧拉数这两个特征作为BP神经网络的输入样本。经实验仿真表明图像的平均识别率为89%,这表明图像预处理的结果和提取的特征是合适的、有效的,设计的BP网络也较好的完成了模式分类识别工作。     

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。     

基于不同隐马尔科夫模型的图像识别方法

为了更详细地研究隐马尔科夫模型在图像识别中的应用,以指纹识别为例,纵向总结了几种基于隐马尔科夫模型的指纹图像识别算法,包括一维隐马尔科夫模型、伪二维隐马尔科夫模型、二维模型及一维模型组。分别从时间复杂度、识别精确度等方面总结出这四种隐马尔科夫模型在图像识别时的优缺点,得出不同待识别图像适合使用的识别模型的结论。     

计算机图像识别技术及应用问题之研究

计算机图像识别技术可用于诸多领域,包括文字识别、人脸识别、实时音视频等,可对数据信息进行提取,获得关键信息,满足相关行业需求.但是,实际的计算机图像识别技术应用中,会受到一些因素的影响,造成其具体的应用问题,对计算机识别技术的应用效果造成不良影响.故此,展开对具体的计算机图像识别技术的研究,分析具体的应用情况,旨在改善计算机的图像识别技术的应用效果,满足具体信息获取的.     

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。     

图像识别和边缘检测中的小波算法分析

随着我国图形识别技术的不断进步和图像处理整体水平的不断提升,小波算法在图像识别和边缘检测中得到了越来越广泛的应用。文章从阐述小波算法在图像识别中的应用入手,对小波算法在边缘检测中的应用进行了分析。     

基于图像配准的纸币图像识别方法

提出了基于图像配准的多光谱纸币图像识别架构,通过对纸币图像的配准来实现相似纸币识别、纸币防伪特征检测。由于纸币图像同时具有显著的结构特性和不稳定的局部特性,采用分级的变换模型对纸币图像配准：对于全局的刚性形变采用基于Harris角点特征的仿射变换算法,对于纸币图像局部非刚性形变采用基于B-样条的FFD模型的非刚性配准算法。实验表明,本模型能很好的完成纸币图像的配准,并在相似纸币识别和红外防伪特征检测方面能达到较高的精确度。     

数字图像处理技术用于智能交通

数字图像处理技术最早出现于上世纪50年代,目前在航天、工业、医学、军事、司法、办公等许多应用领域取得了重大的成就。交通系统中的视频监测技术是基于该技术在智能交通系统中的应用,是一个重要的研究课题,这篇文章对于数字图像处理技术在智能交通系统中的应用做了简要介绍。本文仅对于系统当中车辆的检测以及跟踪、车辆信息的采集、对汽车进行车牌的识别的这三个主要的运用进行分析,希望通过这篇文章为数字图像处理技术运用在智能交通当中提供新的思路。     

纸币新旧检测的数字图像处理方法

随着货币流通的加速,纸币破旧污损越来越多,另外在AT M自动取款机中,对纸币的质量也有一定的要求,因此纸币清分机的新旧检测也越来越重要。本文阐述了一种基于数字图像处理技术的人民币纸币新旧检测方法,给出了工作原理、遇到的问题及解决方法,最后给出了在实际检测中的结果分析和今后需要努力的方向。该算法运算速度较快,准确度较高,具有良好的应用前景。     

图象目标识别图形的自适应步级检测

建立图象目标识别模型，用形状、灰度和运动特征描述图象目标。基于目标建模，把目标识别、门限及目标图形区域步级检测、虚漏警调节和目标空域条件有机地结合起来，给出牵引式跟踪系统中图象目标识别图形的自适应步级检测算法。该算法用于检测具有识别特征的图象目标图形，并成功地应用到实际的实时跟踪系统中的图象目标识别和跟踪。对实际图象的处理结果和在实时跟踪系统中的实验说明本文研究的技术的有效性和适用性。     

印刷体英文单词识别与朗读在辅助阅读中的应用

图像中的印刷体英文单词识别是图像识别的一个重要分支,它可以把图片上不可以编辑的字符识别出来,转化为可以编辑的文本字符进行再利用与朗读,以帮助人们阅读的方便。本文研究的处理过程包括图像预处理、基于网格划分的图像特征提取、图像样本训练、基于最短欧式距离的图像识别方法和文本朗读等。本系统利用最短欧式距离算法实现了一个印刷体英文单词识别朗读系统,经实验单词的整体识别率达到90%以上,基本符合实际应用。     

车辆牌照识别系统的设计与仿真

随着中国科技水平的不断发展,尤其是在图形图像方面的处理方法日新月异,使得车牌识别的水平得到很大提高,对识别的要求也逐步加强。本文主要介绍一个车辆牌照图像识别处理的方法,利用事先从摄像头采集得到的静态图像进行车牌识别的技术,在OpenCV仿真软件上,模拟在简单特定场景下,实现对车辆牌照的识别。     

复杂图象轮廓提取与识别技术研究

本文以X线指关节骨图象轮廓提取和识别为典型,研究了具有乘性和加性噪声干扰的复杂图象轮廓提取与识别技术。文中系统地研究了典型的微机图象识别系统设计问题.这类问题通常首先作图象特征与识别参数描述;如果识别特征信息在轮廓线上,则要研究图象轮廓跟踪器设计与实现,然后,研究识别参数提取与识别器设计与实现.文中还深入地研究了轮廓线的视觉模型,根据视觉模型,提出了抗干扰的轮廓跟踪技术:先作梯度变换,作粗轮廓跟踪,最后作精细轮廓跟踪.在精细轮廓跟踪时,使用多个初始点解决了因轮廓多处断裂防碍轮廓线提取的困难.最后对所研究的技术进行了上机实测。测试结果十分好,并已成功地用于实际系统中.     

图像分割技术在车牌识别系统中的应用

智能车牌识别系统由图像获取、图像分割、数据库管理等几部分组成，图像分割部分在整个系统中的地位非常重要，因为图像分割质量的好坏直接影响到后端处理的效果，所以通过对人的视觉系统的分析，根据视觉特性对数字图像处理中的图像模型建立及图像分割技术进行分析和讨论，并以智能车牌识别系统实例说明其在实际中的应用。     

Fishface算法研究及应用

针对人脸识别在学生刷卡系统中的应用要求,选用Fishface方法进行图像处理。处理过程:设有训练样本S,通过S找到一个可以降低识别复杂性和降低噪音的变换,把得到的标有名字的人脸图像经过这种变换后存储到数据库中。识别一个人脸图像时,将图像进行相同的变换处理,用得到的结果与数据库中的各个人脸样本比较,求出欧氏距离或者马氏距离,与最小距离相对应的那个人的名字就是输出结果。并将算法移植到嵌入式ARM系统中,实现学生人脸的动态采集和识别,对30个人脸样本测试后,识别率达到87.502%。     

改进神经网络的图像识别系统设计与硬件实现

针对现有图像识别系统大多采用软件实现,无法利用神经网络并行计算能力的问题。该文提出一套基于FPGA的改进RBF神经网络硬件化图像识别系统,将乘法运算改为加法运算解决了神经网络计算复杂不便于硬件化的问题,并且提出一种基于位比较的排序电路解决了大量数据的快速排序问题,以此为基础开发了多目标图像识别应用系统。系统特征提取部分采用FPGA实现,图像识别部分采用ASIC电路实现。实验结果表明,该文所提出的改进RBF神经网络算法平均识别时间较LeNet-5, AlexNet和VGG16缩短50%;所开发的硬件系统完成对10000张样本图片识别的时间为165 μs,对比于DSP芯片系统所需426.6 μs,减少了60%左右。     

基于高清车牌识别的交通诱导信息发布系统研究

随着CCD图像传感器、模式识别、图像处理等技术的不断发展,高清车牌识别具有抓拍率、识别率高,图像清晰直观的优点,作为城市交通诱导信息采集将会有助于提高信息的质量和诱导信息预测的准确性。本文基于高清车牌识别系统下的城市交通诱导系统建设问题进行了探讨。首先概述了传统检测器和高清车牌识别的特点,然后阐述如何通过高清车牌识别技术来实现交通诱导系统的系统结构、功能实现以及在实际中的具体应用。由此来展现基于高清车牌识别技术的交通诱导系统的实用性及可操作性。     

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。     

基于专家系统的压力容器胶片焊缝缺陷识别技术研究

针对压力容器无损检测中胶片焊缝的缺陷识别,根据缺陷图像的特征,采用图像预处理、图像分割算法,专家系统等方法,提出了一种胶片焊缝缺陷的识别方法,并在MATLAB下实现。介绍了专家系统的基本原理、结构、建立方法和识别策略,根据焊缝缺陷特征,从不同层次进行识别。通过不断的试验来完善胶片缺陷专家系统库,进一步提高缺陷识别率。