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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。 相似文献
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基于MATLAB的车牌识别系统的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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车辆牌照的识别技术是智能交通系统重要研究课题之一,而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点。本文采用了一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法。该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰,把图像分割为若干个子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌位置,然后利用Hough变换矫正倾斜的车牌图像并去除边框和铆钉,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础。实验结果表明,本文的研究成果能有效定位车牌且效果显著。 相似文献
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描述了一种车辆牌照定位新方法,该方法利用车辆图像特点,提出了一种自下而上的改进行扫描方法,利用固定大小的矩形计算二值化后的区域点数,采用自适应阈值法比较得出最符合车牌特点的区域,从而定位得到车辆牌照的位置。实验结果表明,该方法能有效定位车牌,且具有快速,鲁棒性强,自适应性好的优点。 相似文献
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融合无线通信、图像处理和信息提取技术,开发了车辆牌照手机自动识别系统,重点研究实现了基于水平扫描与垂直投影的车牌定位方法,及基于垂直投影与先验知识的字符分割算法;采用GSM技术传输车辆牌照图像,实现了无人值守的车辆牌照手机自动识别系统. 相似文献
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基于MATLAB的汽车牌照识别的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对基于MATLAB的字符识别研究,以汽车牌照的识别与设计为例,简要的介绍了字符识别的相关原理.整个汽车牌照识别的过程分为预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面,具体介绍了车牌自动识别的原理,并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照.在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析,处理... 相似文献
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随着中国汽车数量的增加,市场上大规模车辆管理的复杂性也在增加。在采矿、建材运输等相对复杂的环境中,车辆的精细化管理变得更加困难,车牌识别技术在车辆管理中发挥着重要作用。传统车牌识别算法主要基于以下三个步骤:利用像素信息确定车牌的位置,将车牌标记从位置中分离出来,在定位的基础上进一步识别单个字符;这种方法可以处理生活中相对简单的车牌识别场景,但针对复杂的场景如矿山车辆、大部分车牌被灰尘覆盖、车牌变形等,传统车牌识别算法很难表现出很强的鲁棒性,并且经常识别错误。与传统的车牌检测方法相比,文章基于YOLOv5和LPRnet识别方法,利用几何校正原理改进算法,对车辆外观和车牌进行识别,实验结果充分体现了基于YOLOv5和LPRnet识别方法在复杂环境中精细化识别车辆的优势,车牌的综合识别率提高至95%。 相似文献
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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。 相似文献
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文中设计了一种基于LabVIEW Vision的车牌识别系统。该系统根据车牌颜色在HSL色彩空间上的特征,采用色彩阈值分割、腐蚀等图像处理方法将车辆图像转化成二值图,并在二值图中进行边缘检测,再根据检测到的车牌与背景间的边缘线的信息组建方程组,求出车牌边缘特征点的坐标,以确定车牌在图像中的位置。然后,以车牌在图像中的位置是否在指定区域内作为是否进行车牌识别以及当前车辆图像是否保存为车牌识别输入图像的触发条件。如果条件不满足,则系统将重新采集车辆图像,否则会根据车牌位置抓捕车牌,并采用均匀性度量法等方法对抓捕到的车牌进行二次处理,并将其转化成车牌二值图,再由OCR函数对该图进行字符识别。经实验验证,该系统具有较高的识别精确度与稳定性。 相似文献
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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。 相似文献
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车牌定位是车牌识别系统的第一步,也是非常重要的一步,对车辆牌照的特征及几种常用的定位方法进行简要介绍,对车牌图像进行图像预处理之后,用微分算子对图像进行边缘提取,并且针对Sobel算子的缺点用形态学出来进行弥补。根据图像行、列像素点灰度值累加和对车牌图像进行定位,最后给出定位出的车牌图像。 相似文献
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