车牌识别中人工智能技术的应用

车牌识别是许多智能交通应用场景需要解决的问题,如小区汽车门禁、停车场自动计时收费、道路电子眼自动违章识别抓拍等。近年来,人工智能技术已应用到许多车牌识别方案中。本文主要阐述了车牌识别的整个流程及涉及的人工智能相关算法,比较并分析了各种算法特点和优缺点,对进一步研究人工智能技术在智能交通领域的应用具有一定的借鉴意义。     

改进神经网络算法在车牌识别中的应用

研究现代智能交通管理中的车牌准确识别问题.由于车牌图像存在模糊不清、倾斜,分割后字符图像笔画粗细不均、断续不完整等特殊性,导致传统车牌识别算法识别速度慢、识别正确率低,不能适应车牌识别的实时性要求.为了提高车牌识别正确率,提出一种BP神经网络的车牌识别算法.该算法首先对车牌字符图像进行归一化处理,消除图像中无用信息,然后对车牌字符进行特征提取,消除笔画粗细不均、断续不完整等影响,再将提取车牌字符特征输入到BP神经网络进行学习和识别,并采用动量因子和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,加快其收敛速度,从而提高识别的实时性.仿真结果表明,改进用BP神经网络提高了车牌识别正确率和识别速度,缩短了识别时间,适合于实时性强的智能交通管理系统应用.     

浅析车牌识别技术在交通综合监测系统中的应用

随着我国国民经济的高速发展和机动车保有量的快速增长,道路交通状况也日益复杂化,交通综合监测已成为解决交通管理问题的重要智能化手段。基于图像的车牌识别技术,可以自动识别和记录机动车车牌信息,在交通综合监控系统中获得了广泛应用。本文对车牌识别技术、车牌识别系统及其在交通综合监测系统中的应用进行了深入浅出地分析。     

车牌识别系统中的改进神经网络算法一例

交通管理中大量应用的智能抓拍取得了良好的效果,随着抓排量的扩大,由以往的仅抓拍违章到数据统计方面的抓拍,需要的车牌识别功能也更加强大.由于车牌本身易污损,高速情况下模糊不清以及不同光照情况下的反光不均匀,抓拍后的快速识别是需要不断追求新高度的技术.现在,一种BP神经网络算法正逐步取代传统的单机算法,这种网络神经算法将为我国的公路交通大数据工作奠定基础.     

基于TMS320C6446的车牌识别系统的研究与设计

车牌识别技术作为智能交通管理的核心技术,在现代化的交通管理系统中占有重要的地位,基于DSP芯片TMS320C6446构建车牌识别系统,具有集成度高、安装方便、扩充性好、操作简单等特点,同时,也能够应对交通系统中各种复杂天气情况等工作要求,因此具有广阔的应用前景。从嵌入式车牌识别算法的研究和基于TMS320C6446的硬件平台的构建两个方面,对嵌入式车牌识别技术做了比较深入的研究,设计的车牌识别方法具有比较高的识别率和较快的识别速度,具有一定的实用价值。     

基于数字图像处理的车牌识别技术

基于计算机图像处理和模式识别技术的车牌自动识别技术是车牌识别系统的关键技术,所以为了满足在此方面应用的需要,急需在智能交通管理系统中引入车牌识别技术。本文就是主要讲述其在车牌识别上的应用,并分析了在车牌识别系统的基础上,主要包括车牌字符分割算法研究、车牌定位算法研究、字符识别算法研究和数字图像预处理算法研究等。     

动态车牌跟踪识别系统——基于OpenCV和卷积神经网络

新世纪以来，随着我国公路运输的迅速发展，对智能交通的要求也随之提高。汽车自身的车牌已经成为当前汽车信息获取的重要途径，因此，在智能交通领域中，牌照识别技术发挥了巨大的作用。为了适应高速发展的时代，需要对随处可见的车辆实行相应的检测，为此针对车辆的身份检测，我们小组提出了动态车牌跟踪识别系统。一套完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割、字符识别等部分构成。其中，车牌识别与字符跟踪是整个系统的核心，其处理的好坏将直接影响到整个系统的准确性。该系统需要对车辆在移动中的车牌进行提取和识别，对车牌进行预处理、特征提取和字符识别。     

智能监控交通系统中车牌识别技术研究

随着我国国民经济的高速发展,汽车数量大幅度的增加,国内高速公路、城市道路、停车场等设施越来越多.对交通控制、安全管理的要求也日益提高.在国内外,智能交通系统(rrs)已成为当前交通管理发展的主要方向.车牌照识别(LPR)系统的研究与开发,是现代化交通发展的热点问题,也是影响交通系统智能化、现代化的重要因素.本文对车牌字符识别和车牌字符分割等方法进行了分析研究.     

基于图像处理技术的车牌检测系统

车牌识别问题的智能交通管理系统,提出了应用图像处理技术对车牌进行识别。车牌定位、车牌分割、车牌识别是车牌识别系统的主要三个部分。     

智能交通系统中车牌识别技术的应用与发展

在经济快速发展的同时,城市道路有限、汽车数量不断增加,传统的汽车管理方法不再适用,智能交通系统应运而生.其中车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术,利用车牌这唯一标识性来索引和统计车辆信息是实现交通管理的关键手段,但由于外界环境等因素使得车牌识别技术有很大的上升空间,因此研究其起源与发展具有重要意义.     

基于数字图像处理的车牌识别

智能车牌识别能够提高交通管理的效率,减少了人力的投入。逐步融入到现实生活中。介绍了利用图像处理来提取车牌,并详细描述了对车牌处理的步骤:车牌定位、字符分割、字符识别。对基于数字图像处理的车牌提取的学习者有一定的参考作用。     

图像识别技术在城市交通管理中的应用研究

笔者在研究中以交通管理为核心,分析智能交通系统中图像识别技术的运用,研究城市交通管理中的车牌识别技术和行人交通安全管理中的图像识别技术,促进智能交通系统的发展,并为相关研究人员提供一定的借鉴和帮助。     

一种简易车牌识别算法及其实现

车牌识别在智能交通及停车场管理中有着非常重要的作用。车牌识别与处理的速度直接影响到其应用场合．尤其在高速公路的快速抓拍中,对处理速度要求更高。本文避免采用复杂的图像处理算法,而改用常规图像处理技术加模版匹配算法,提出了一套简易快捷的车牌识别算法,能大大提高车牌的识别处理速度,特别适合于需要快速识别车牌的场合。本文最后采...     

基于云计算的车牌识别系统研究

随着智能交通事业的快速发展,传统的监控识别系统已经无法满足海量高清图像高速处理需求.对此,对云计算平台、车牌识别技术等进行了研究,从工程实践的角度出发,研究了基于云平台的车牌识别系统.     

基于卷积神经网络的双行车牌分割算法

随着智能化交通的迅速发展,自动车牌识别技术不断提高.现有大多数车牌识别技术能较好识别单行车牌字符信息,但双行车牌识别准确率较低且支持中文双行车牌的识别算法更少.为了有效地将原本仅支持单行车牌识别的算法扩展到双行车牌识别,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的双行车牌分割算法,首先利用CNN提取车牌图像特征;然后利用特征训练多标签分类模型,将双行车牌分割为2个单行车牌.文中还构建了一个包含20多万幅中国车牌图像的数据集.基于此数据集的实验结果表明,文中算法对双行车牌自动分割准确率较高,有效地提高了双行车牌识别准确率.     

人工智能在智能交通中的应用

近几十年来,伴随着我国经济的快速发展,机动车保有量也在快速增加,城市交通问题比如交通拥堵、交通管理效率低等问题日益突出。随着人工智能技术的发展及应用,建立智能交通是解决当前交通问题的有效途径。本文综述了与智能交通相关的人工智能的研究领域,介绍了人工智能在自动驾驶以及解决交通拥堵等交通领域的应用,并探讨了其中可能存在的一些问题和解决方案。     

基于改进Faster R-CNN及YOLO的大角度车牌识别算法

随着大数据时代的到来,智慧城市等一系列概念的提出,人工智能开始在城市各个角落得到广泛应用。其中,车牌识别作为城市道路交通重要的一环,也取得了重大突破。基于深度学习的车牌识别一经提出,各类算法应用于车牌检测及识别上,对比于传统的车牌识别,大大提高了识别的速率和准确率。然而,在非限制条件下,如大角度车牌识别准确率仍有提升的空间。提出了一种改进的FasterR-CNN与YOLO的深度学习车牌识别算法,将对大角度下的车牌识别准确率达到了99.7%。由于是轻量型的框架,为后续的移动设备部署工作提供了便利。     

基于LabVIEW图像法车牌智能识别系统

车辆牌照自动识别是实现交通管理智能化的重要环节,设计中利用图像采集卡对经过的车辆车牌进行图像采集并传送至计算机,采用美国NI公司LabVIEW软件,实现图像预处理、图像去噪以及图像增强等功能;然后根据车牌颜色特征对其准确定位,采用阈值法分割车牌字符;最后由OCR函数来识别字符,识别结果保存至相应数据中,可以进行相应的违章、违规智能交通管理,经实验该系统成功实现车牌识别识别率达99%。     

基于图像处理的车牌识别研究

针对智能交通管理系统中的车牌识别问题,提出应用图像处理技术对汽车的牌照进行识别。车牌定位(LPL,License Plate Location)、车牌分割(LPS,License Plate Segmentation)、车牌识别(LPR,License Plate Recognition)是实现车牌识别系统的最主要的三个部分。先采用HSV模型和RGB模型识别与分割彩色图像,并初步定位车牌图像;再采用radon变换实现车牌的倾斜校正,用投影法对车牌进行定位和分割;最后通过语音读出识别到的车牌信息。通过MATLAB编程进行实验仿真,结果表明利用图像处理技术能够快速地识别出汽车牌照,是一种研究车牌识别的有效方法。     

基于图像处理的车牌识别研究

针对智能交通管理系统中的车牌识别问题,提出应用图像处理技术对汽车的牌照进行识别。车牌定位（LPL,License Plate Location）、车牌分割（LPS,License Plate Segmentation）、车牌识别（LPR,License Plate Recognition）是实现车牌识别系统的最主要的三个部分。先采用HSV模型和RGB模型识别与分割彩色图像,并初步定位车牌图像;再采用radon变换实现车牌的倾斜校正,用投影法对车牌进行定位和分割;最后通过语音读出识别到的车牌信息。通过MATLAB编程进行实验仿真,结果表明利用图像处理技术能够快速地识别出汽车牌照,是一种研究车牌识别的有效方法。