计算机图像处理技术在车牌识别中的应用

阐述计算机图像处理技术的特点,工作原理,图像处理技术在车牌识别中的应用,包括图像预处理、车牌定位、车牌倾斜的校正、车牌字符的分割与识别。     

图像处理在车牌识别技术中的应用

该课题论述了在车牌识别中运用到的各种数字图像处理技术,经过图像摄取、车牌图像预处理、VLP检测、字符分割、OCR、车牌识别几个过程构成了车牌牌照自动识别系统。图像处理在车牌识别技术中的应用方便了人们的生活。     

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。     

基于图像处理技术的车牌识别研究

本文主要探讨车牌识别过程中图像处理技术的应用,主要包括图像预处理中灰度化处理、二值化处理、直方图处理以及滤波.车牌检测中的常用算子,如prewitt算子、roberts算子、sober算子和拉普拉斯算子.最后给出车牌字符分割与识别的步骤和结果.     

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。     

基于卷积神经网络的双行车牌识别过程分析

随着信息技术的发展,信息技术在社会中的应用越来越广泛,其中卷积神经网络技术凭借其较高的学习能力与适应能力被广泛应用于图像处理的相关工作当中[1]。在道路交通管理工作当中车牌识别一直是重点与难点,基于卷积神经技术发展的车牌折别系统不仅能够有效提高车牌识别的准确性,还能有效提高车牌识别的工作效率,对于推动我国道路交通的健康发展有重要作用。     

基于图像处理技术的汽车牌照识别系统设计

针对车牌定位、动态车牌照字符识别等问题,基于计算机视觉、图像处理与模式识别技术,同时采用BP神经网络对车牌进行精确定位,并利用模板匹配法进行车牌照字符识别的设计与实现方法。该方法的识别率较高,能够满足实际应用。文中同时对识别结果误差的产生因素进行了详细的分析。     

车牌检测与识别算法研究

车牌识别技术是智能交通的重要组成部分,是一种利用车牌对车辆进行识别的图像处理技术.本文结合实际情况,分析车牌识别技术的研究难点,论述常用的研究方法,分析车牌识别算法的研究成果及其局限性.通过回顾近几年国内外的相关文献,重点关注近年来不同的车牌检测与识别算法,讨论研究算法的优缺点,并对未来发展趋势进行展望.     

基于数学形态学的车牌定位研究

车牌定位研究是车牌识别的基础,是智能交通系统的重要组成部分。数学形态学是建立在集合代数基础上,应用于图像处理上可以简化图像处理,可提高车牌定位的图像分析和处理的速度。文章研究了数学形态学的理论,将数学形态学用于车牌定位,并在实验中验证了有效性。     

融合多特征的海内外复杂车牌识别技术的对比研究

本文通过结合Ann算法训练模型,应用机器学习方法,提升复杂环境下,国外非标准编码车牌的识别效率。随着计算机视觉算法的不断发展,越来越多地将其应用在生活的方方面面,尤其在图像识别领域的研究较为突出。利用深度学习框架,提取大量图片的特征并训练,提升图像识别的准确度。车牌识别技术是近几年快速发展的技术领域,普通清晰的规律编码车牌识别已经比较成熟,识别准确度较高,但是对于复杂环境下的车牌识别,或者非常规编码的车牌识别效果欠佳。     

图像处理技术的车牌识别系统研究

车牌识别系统在汽车运行实践对汽车的智能通行起到了显著的效果,所以积极的推广和利用车牌识别系统现实意义显著。从现实分析来看,车牌识别系统的具体利用会受到多种因素的影响,比如识别符号设计、感应系统等,所以为了更好的应用车牌识别系统,文章对基于图像处理技术的车牌识别系统进行分析与研究,旨在明确系统构成与应用,从而是实际利用提供帮助和指导。     

图像识别在目标自动识别系统中的应用

图像处理系统主要包括采用摄像机、图像采集卡、计算机等硬件设备,进行实时图像采集,用灰度直方图方法从摄取含背景图像的目标图像,采用多种分割技术和多个简单识别器融合方法进行目标图像识别,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时。本文以车牌自动识别系统设计为例。     

基于MATLAB车牌图像识别的设计与实现

车牌识别系统是计算机视觉在智能交通领域的重要研究课题,其主要功能是通过数字图像处理技术、计算机技术和通信技术对车辆身份即车牌号码进行识别,并将其存储或输出到显示设备上。文章就车牌识别系统中的车牌识别技术开展研究,分别对车牌图像预处理、车牌定位模块、车牌字符分割模块以及车牌字符识别模块进行了分析。     

浅析计算机图像处理和识别技术的应用

图像处理与识别是计算机进入多媒体时代后应用最为广泛的一项技术。当前,在移动互联网深入发展的大背景下,各种智能化设备层出不穷,特别是智能手机的普及,使计算机图像处理与识别技术得到了更加深入的发展,应用场景也得到了有效的扩展,针对此,本文首先分析了计算机图像处理和识别技术的发展历程,理清了这项技术的发展脉络,并分析了新时期计算机图像处理和识别技术与新兴电子信息技术之间的相互融合,希望给我国电子信息领域提供一些有价值的参考。     

神经网络技术在计算机通信中的运用

神经网络据有学习能力和联想化的功能和混沌行为的特点,被广泛的应用于计算机网络通信中。本文详细论述神经网络的原理,在此基础上以车牌计算机识别定位系统为例,对神经网络相关分类方法、工作流程等进行了计算机通信的应用解析,综合分析其在通讯系统中的应用。     

汽车牌照自动识别系统的设计与研制

基于计算机图像处理技术的汽车牌照自动识别系统 ,要求能够将运动中汽车的牌照从复杂背景中准确地提取并识别出来。介绍了所研制的汽车牌照自动识别系统和关键技术 (图像分割与车牌定位、图像二值化和字符提取、车牌字符识别等 )。试验结果显示 ,系统在CeleronⅡ 6 33+12 8M的PC机上 ,对图像尺寸为 76 8× 5 74的 311幅试验图片的识别准确率达到 90 % ,识别时间≤1.5s。     

基于DSP的自动车牌识别系统的设计

图像处理技术的应用领域越来越广泛,随着智能交通的发展,车牌的自动识别系统在智能交通中发挥了重要作用。本文探究的主要内容是将DSP芯片图像处理技术应用在车牌的自动识别系统中,重点介绍自动车牌识别系统的总体设计、硬件开发及程序编写,为智能交通的实现提供理论基础。     

小波变换和神经网络在车牌识别中的应用

介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程，阐述了小波变换和神经网络的基本理论，详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段（即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别）中的应用，最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。     

警视通影像分析平台复原模糊图像的实验研究--以复原模糊车牌图像为例

本文以模糊车牌图像处理为例，利用警视通影像分析系统中的高斯离焦模型算法功能进行实验研究，对实验结果进行分析，旨在对警视通影像分析系统在刑事图像处理工作中的实践应用进行探讨。     

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。