车牌识别关键技术的研究与实现

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。     

图像处理技术在车牌定位与字符分割中的应用

车牌定位和字符分割是车牌识别系统中关键的部分,定位的准确程度与分割准确性直接影响到车牌识别的效果.基于图像处理技术,对车牌灰度图像的进行灰度修正,Wiener滤波并进行二值化,使之能够准确地从图像中提取出车牌.采用线性映射的方法,增强图像灰度范围,基于水平扫描与先验知识约束条件相结合的算法进行车牌定位,同时利用最小二乘法原理,实现了最大类间方差法对车牌进行分割.用MATLAB软件进行仿真实现,验证效果好.     

基于车牌识别的图像预处理研究

车牌识别包括车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等重要的部分。其中车牌图像预处理的优劣直接决定着车牌定位识别准确性的高低。该文列举了图像预处理的优化方法和步骤,针对全局阈值的二值化算法进行了改进。实验的仿真结果很好地验证了改进算法的性能。     

基于聚类分析的公路车牌识别系统的设计

为提高车辆牌照识别的准确度与速度,提出了一种聚类分析的识别方法。首先,对预处理后的车牌图像,采用彩色分割方法对车牌核心区域进行号码定位;其次,利用聚类分析的方法,确定车牌的边界,实现车牌区域的目标分割及归一化,得到7个字符;最后,利用模板匹配算法进行字符识别,并将最终的识别结果输出。仿真实验结果表明:该方法能够快速、准确的定位并识别出车牌,识别性能良好,具有一定的实用价值。     

车牌照识别系统设计

车牌自动识别系统可以分为图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌预处理、字符分割、字符识别几大部分.每个模块即相互关联的,又有其自身的特点和技术.车牌定位是车牌识别的基础,本文采用水平和垂直的车牌定位算法;车牌字符的分割是进行单个字符识别的前提,本文采用一种垂直投影的字符分割方法;字符识别采用了BP神经元网络的方法.     

一种车牌识别系统的设计与实现

提出一种基于Android系统的车牌识别系统,通过车牌识别预处理、车牌定位、字符分割与识别对车牌识别算法进行深入研究后提出具有较好容错性、鲁棒性的车牌识别算法,通过参考相关系统设计,利用VC++进行设计。     

汽车牌照自动识别技术研究与实现

应用MATLAB软件分别实现了车牌识别系统的定位、字符切分和字符识别功能模块,并开发了基于GUI的车牌定位与识别测试平台,验证了多种图像采集及预处理算法在车牌识别系统中的应用效果。仿真结果表明,融合多种有机算法可以实现车牌图像的实时识别,识别效果较好。     

车牌识别系统中字符分割技术研究

车牌识别LPR是智能交通中关键技术之一.字符分割是车牌识别的基础.但是,现实应用中,复杂背景、字符断裂或字符粘连等因素容易导致车牌字符分割失败.本文提出了一种新的字符分割方法--基于全局约束的字符分割算法,有效的解决了这些复杂的问题.本算法已在软件平台上成功实现,并使用大量从各种不同环境下采集的具有代表性的车辆图像作为算法测试数据源对算法进行测试,结果证明这种车牌字符分割算法的准确率得到了很大的提高.     

基于边缘检测和形态学处理的车牌定位

车辆牌照识别技术(License Plate Recognition,LPR)是实现智能交通管理的重要技术之一,车辆牌照识别技术主要包含了车牌的准确定位、车牌中字符的分割以及字符的识别.通过对问题的分析,找到一种基于边缘检测和形态学处理的车牌定位方法,通过对样本图像的边缘检测和一系列的形态学处理,实现了对车牌的初步定位,基于车牌上字符水平方向的跳变次数来判断出车牌的上、下边界,从而实现了车牌的准确定位,最后通过仿真验证了这种定位方法的可行性.     

基于图像处理的车牌定位算法研究

车牌定位就是从含有车牌的复杂背景图像中提取出车牌区域。车牌定位是车牌识别的关键环节。近年来许多国家投入了大量财力和经历去研究车牌定位算法。尽管如此,目前国内还没有一个完善通用的车牌定位算法。文章对传统的车牌定位的算法进行了比较和分析,介绍了最新的车牌定位算法。     

一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法

提出了一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法.该方法首先找到汉字的主体部件,然后根据汉字上下、左右、包围结构找到组成汉字的其它部件,并结合汉字识别结果对分割得到的汉字进行确定.最后,根据车牌字符串的结构特征找到其它字符.特殊车牌图像,要对字符和字符、字符和边界粘连的情况进行分裂,对部分字符进行合并.而且本方法还可以对定位出现车牌字符丢失情况进行重新定位,找到丢掉的字符.对大量车牌图像字符的分割,试验结果证明,该方法能够达到准确分割出车牌图像中字符的目的.     

基于视频流的车牌识别研究及系统设计

该文深入研究从视频流中提取运动车辆进行车牌识别的问题,提出了一种车牌识别算法,根据该算法开发了基于MFC的视频流车牌识别可视化系统。算法采用三帧差分与背景消减相结合的方法提取含有运动车辆的关键帧,对关键帧进行灰度化,采用Sobel算子进行边缘检测,融合形态学处理对关键帧进行去噪,从而实现车牌的定位,用投影法结合字符特征对车牌字符进行精确分割,采用BP神经网络算法提取字符特征,输出字符识别结果,由此完成车牌字符识别。通过对50组不同的车辆视频进行检测识别,识别率(包含汉字)达到96%以上。     

基于数字图像处理的车牌识别专家系统的研究

车牌识别系统（License Plate Recognition,简称LPR）技术基于数字图像处理,是智能交通系统中的关键技术之一,同时它的发展也十分迅速,已经逐渐融入到我们的现实生活中。对车牌图像预处理、车牌定位与字符分割等技术进行了详细分析,从算法分析和实验研究两个角度,对LPR系统字符识别部分进行了深入研究。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。实验证明了文中的图像处理方法用于车牌识别的有效性。     

基于MATLAB的车牌识别关键技术研究

车牌自动识别是智能交通应用领域中重要的技术之一,其融合了图像处理和模式识别技术,在停车场、不停车收费站等场合有着广泛的应用。车牌自动识别大致可以分为车牌图像预处理、车牌定位、车牌分割和车牌识别等4个过程,而图像预处理和车牌定位作为车牌识别系统中的核心前端处理技术广受研究开发者的重视。重点研究了车牌图像的预处理和车牌定位技术,并在MATLAB环境下实现了车牌图像的仿真。提出了图像灰度化后直接剪切车牌图像的方法,能够快速确定车牌区域。在二值化处理过程中提出了动态阈值选取法。试验表明该方法有效地提高了二值化效果。     

基于字符特征约束的自适应车牌校正提取

针对复杂多变环境中难以快速、精确提取车牌的问题,提出了一种利用字符特征智能校正提取车牌的方法。首先通过Gamma校正和Canny算子结合的方法在灰度图中实现自适应阈值边缘检测,解决了分割阈值选取的难题;然后应用字符特征约束条件提取特征轮廓,根据特征轮廓分布规律提取车牌候选区,避免复杂运算的同时提高了定位准确性;最后对候选区进行线性畸变校正并利用行灰度跳变统计实现了车牌真实性验证和精确提取,为后续的识别工作提供了良好条件。对不同环境中随机采集的700幅高清图像进行测试,综合提取准确率为96%,提取车牌字符规整、无多余残留信息。实验结果显示,该方法对图像中车牌状态、背景环境、光照条件等限制极少,具有更广的适用范围和更强的鲁棒性。     

智能空间中基于畸变矫正的改进视觉标定

为了解决智能空间中机器人环境建模时的视觉标定,提出了一种基于几何畸变矫正的改进标定算法.首先对模板图像进行阈值分割和循环腐蚀等预处理;然后利用改进Harris算法进行角点提取;再基于非线性最优和立方卷积插值来矫正畸变图形;最后在此基础上实现摄像机标定.     

车牌识别系统设计

车牌识别系统能使车辆管理更加智能化、数字化,有效提升交通管理的方便性和有效性。现结合实际情况、产品定位及现阶段车牌识别的大致流程设计了一种车牌识别系统,确定了软件各个环节的算法,以实现图像预处理、车牌定位、字符切割、识别4个部分,最终完成软件设计。     

不定长车牌字符分割算法

车牌号码识别包括牌照定位,字符分割,字符识别三个主要过程。字符分割是在牌照定位后把字符从牌照中分割出来的过程,然后送到字符识别系统识别。本文提出的字符分割算法在传统的垂直投影法字符分割的基础上进行了改进,对于字符个数不定、车牌字符之间有大间隔的车牌也取得了理想的字符分割效果。     

基于K-L展开式的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高后续字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.本文提出了一种基于Karhunen-Loeve展开式的车牌倾斜校正方法.首先对车牌图像进行垂直边缘检测;然后利用K-L展开式推导出垂直边缘点在最小均方误差意义下的特征直线,由此确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.文中给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明,本文提出的方法精确度高、复杂性低、鲁棒性好、实时性强.     

基于统计边缘跳变次数的车牌定位算法

简要描述了车牌识别系统的总体结构,并在研究了经典图像分割和定位算法后,提出了一种简单实用的车牌定位算法,即“基于统计边缘跳变次数的车牌定位算法”。实验结果表明,该算法在应用仿真中取得了良好的效果。