基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别系统设计

文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。     

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。     

基于MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。     

基于车牌识别软件系统的设计

近几年,随着图形图像技术的发展,车牌识别技术的发展也比较迅速,识别效率越来越快。车牌识别是现代智能交通系统的重要醉成部分,大大提高了车牌识别准确率,促进我国交通管理水平的提高。本文主要分析车牌识别软件系统的设计。     

基于matlab的汽车牌照识别程序

车牌识别技术是公安执法系统、高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车管理系统等诸多与智能交通相关的应用系统的核心技术,可以起到节省人力成本、提高效率、改进管理体系等作用。随着我国汽车数量的迅速增加,车牌识别技术呈现出巨大的经济价值和现实意义。而车牌定位是车牌识别的前提,本文主要介绍了基于Matlab开发基于字符分割和字符识别的有关数字图像处理的车牌数字识别系统。     

基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统

车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,在信息采集、车辆管理、自动收费等领域有着广泛的应用前景。车牌识别技术的研究主要包括三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。本系统全面包括了车牌定位到车牌字符识别,对车牌识别的技术。文章所涉及的各项处理技术均进行了MATLAB仿真实验,实现了相应功能,能够准确、快速地实现汽车牌照的识别。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

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.     

基于DSP的车牌识别关键算法研究

根据DSP的车牌识别硬件系统的特点,分析改进了车牌区域定位算法、字符分割算法,提高了车牌识别的效率。     

车牌识别嵌入式系统的软硬件设计

作为交通信息服务系统的重要手段,车牌识别技术避免了人工操作存在的各种弊端。文中设计了车牌识别嵌入式系统的软硬件,该系统的整体框架主要包含3个模块,分别是OV7670摄像头、STM32单片机和TFT显示屏。为满足任务需求,设计了最小系统和电源模块等硬件;为解决传统投影法误差较大的问题,该系统在字符分割前会先对车牌区域进行识别,并采用上下投影的方式在有效区域内进行字符分割。实验表明,该系统可以实现车牌识别功能,且精确度较高。     

MAZ—VIS车牌自动识别系统

车辆的自动识别是现实生活中的一个重要的问题,尤其在交通监控、入场控制、边境、海关以及停车库管理、收费公路等领域,这种技术的全球需求量很大。车辆识别中的一个明显方式是对车牌的识别,车牌犹如车辆的身份证。 MAZ-VIS是一种车牌自动识别系统,该系统自动识别的车牌先由摄像机录入,再经图像处理。一套完整的MAZ-VIS系统由智能识别软件和通用的硬部件组成。该系统备有连接栅栏装置、指挥中心数据库、自动出票机     

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。     

基于混合神经网络的车牌字符识别技术

车牌识别是智能交通系统的重要组成部分,其关键是车牌字符识别技术。单一的神经网络难以识别模糊的车牌字符,文中提出了一种混合神经网络实现车牌字符识别技术。该混合神经网络结合联想记忆与BP神经网络,对输入的字符进行两次判别,经过训练、特征提取得到检测结果。通过在不同的噪声和不同的角度实验表明,采用混合神经网络具有更高的识别精度。     

基于机器视觉技术的智能停车管理系统的研究

基于机器视觉技术的智能停车管理系统的研究是为了解决城市停车场激增、停车管理效率低下而涉及的一种智能交通系统的应用发展领域。现提出了一种由车辆检测模块、车牌识别模块、车位查询模块及车辆跟踪模块所构成的智能停车场管理系统,并对其中的车牌定位检测及识别以及车位查询模块进行了相应测试,结果较为合理。     

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。     

改进的基于投影的车牌字符分割算法

车牌识别（LPR）是智能交通系统中的一个重要环节,而字符分割是车牌识别中的关键部分。文中提出了一种改进的车牌字符分割算法。首先,该算法结合了数学形态学与二维otsu算法,提高了车牌定位的准确性和抗干扰能力。其次提出了一种新的二值化方法,与传统方法相比,能有效地减少字符粘连,锚点等问题带来的干扰。最后使用投影法分割出字符。实验结果表明：该方法实现简单,分割质量好,效率高,便于下一步的字符识别。     

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。     

车牌定位技术介绍与分析

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的效果直接影响车牌字符分割和识别,对车牌定位方法进行了介绍,结合车牌的固有特征,分析了目前车牌定位的方法,最后指出了现行车牌定位的热点与难点.     

基于字符连通域特征的车牌定位方法

车牌定位是整个车牌识别系统的关键技术,传统方法普遍存在实时性差、适应性不强等问题。强调硬件系统构架,固定部分图像输入环境,引入大量先验知识,并最终利用车牌字符连通域的显著特征,将车牌定位与车牌字符的显著性特征相联系,缩短了车牌识别的流程,实现了可适应性强、定位准确的车牌定位。实验结果证实,该算法准确率高,效果明显且具有较好的稳健性。     

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。