车牌字符的一种精判别识别方法

该文归纳了在车牌识别系统中出现的识别错误率较高的相似字对,并针对低分辨率的特点提出了一种“子区域权值模板”车牌字符精判别方法,即将车牌字符经过二次立方插值法进行归一化处理后,分为6个子区域,针对不同的相似字赋予不同的子区域权值模板,再进行进一步的相似字精判别,以提高系统的整体识别率。试验数据分析表明,这种“子区域权值模板”精判别方法提高了识别系统的识别率。     

基于字符特征的车牌英文和数字字符自联想识别

汽车牌照字符的准确识别是汽车牌照实时自动识别技术中的关键技术之一.本文提出采用自联想神经网络对字符进行识别.针对离散Hopfield网络记忆容量小的缺陷,本文首先提出采用一种两层反馈神经网络,其吸引子的吸引半径和网络的稳定状态都有明显的改善,使网络的记忆容量和容错性能都得到大幅度地提高;然后在仔细分析车辆牌照中英文和数字字符结构特点的基础上,以闭合曲线、三叉点和四叉点为结构特征将字符划分为多个子集,使网络针对各子集的容错性有了进一步地显著提高;最后通过实验对比不同算法下字符的识别率,证明文中算法在车牌字符识别中的准确性和快速性.     

车辆牌照字符识别系统

车辆牌照自动识别系统的实现是推进交通管理计算机化的关键技术之一。牌照字符识别系统作为其中一个必不可少的组成部分需对分割出来的牌照进行字符识别。由于车辆牌照的特殊性给字符识别带来的困难。为了识别这一特殊环境中的字符,本文介绍的牌照字符识别系统作了一些尝试。     

字符识别算法在车牌识别系统中的应用研究

本文以车牌识别系统定位后的车牌字符识别算法为研究对象,分析基于模板匹配的字符识别算法和基于神经网络的字符识别算法,将车牌字符进行分割处理,诠释字符识别算法在车牌识别系统中的应用。     

基于灰度图像的车牌识别系统

本文提出了一种基于灰度图像的车牌识别系统。车牌识别系统主要包括车牌定位和字符识别。为了快速准确地进行车牌定位,本文提出了一种基于字符连接特征的定位算法。在识别系统中,我们采用了一种二次字符识别的算法。     

几何特征形态学车牌识别系统研究

优化识别车牌识别问题,由于图像中的环境背景受到天气、照明等因素的影响,车牌定位不清。为解决上述问题,提出了一种结合车牌图像自身几何特征的数学形态学车牌识别系统的方法。首先应用直方图的灰度增强和局部阈值算法对车牌图像进行的预处理,通过对比采用梯度算子Roberts对图像进行有效的边沿检测,再根据提出的几何特征形态学车牌定位识别方法对灰度车牌图像进行车牌区域精确定位,采用模板匹配和神经网络方法实现字符识别。通过对实际场景中车牌图像样本进行仿真,证明了上述方法的有效性,且借助于实时性好的LabVIEW平台,较好地实现车牌识别定位优化问题,为实际交通管理提供了依据。     

车牌识别系统的关键技术分析

车牌识别技术在实际生活场景已有了广泛的使用,文章主要分析采用MATLAB实现车牌自动识别的图像处理算法。使用的图像处理技术包括图像灰度化、Radon倾斜校正、边缘检测、形态学处理、字符分割算法、模板匹配等。在实验结果分析中,使用50张不同的车牌图像进行实验,发现能够正确识别的有41张,识别正确率达82%,识别正确率较高。     

基于Matlab的车牌识别系统研究

车牌识别系统在现代化交通道路体系中应用广泛,主要应用在高速公路的电子测速、交通路口的违章监控等场景,对于实现交通智能化管理、维护社会稳定具有重要的意义。设计了一种基于Matlab的车牌识别系统,以某小区车库车辆识别系统拍摄的车辆照片为基础,解决了字符分割中两个字符投影连接无法分割的问题和字符“1”与“I”投影宽度较小致尺寸调整异常的问题,该系统算法简单实用,可以快速、准确地对蓝色车牌进行识别。     

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.     

数字图像处理技术在车牌识别系统中的应用

随着数字图像处理技术及交通智能化的发展,图像处理技术在当前的智能交通系统中,扮演着极其重要的角色。本文主要针对数字图像处理技术在智能交通系统中的应用,特别是其在车牌识别系统中的算法应用做了详细的阐述,并对技术难题和发展趋势做了深入的探讨。     

一种完整的汽车牌照识别算法

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。     

基于神经网络的车牌识别技术的研究

汽车牌照识别技术研究与实现一直是现代化交通发展中倍受关注的问题,也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。本文深入研究了基于神经网络的识别技术,提出了一种基于多个神经网络的字符识别方法,实现了车牌字符识别。     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理,然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

汽车牌照识别技术研究

本文分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出了一种基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点,提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方法,以及基于汉字结构知识的汉字识别方法,从而实现了汽车牌照的自动识别。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

基于Matlab汽车牌照识别系统研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,提出一种基于Matlab的车牌识别系统有效解决了在自然背景下,车辆牌照的定位和字符识别的问题。实践验证,该系统在车牌识别方面效果明显。     

CRH列车车牌自动识别系统设计与实现

系统采用固定摄像机对CRH列车进站时的侧面进行图像采集,从图像上提取车牌信息并定位,根据图像分析算法拆分字符。使用OCR对提取出的字符图像进行识别,通过CRH列车车牌的命名规则,总结出一套可以用来自动进行字符识别结果校准的逻辑流程,从而达到精确识别的目的。     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

车牌识别关键技术的应用研究

车牌识别系统包括图像预处理、车牌定位与提取、字符分割和字符识别等几大模块。对这些关键技术、算法进行了研究,分析了现有方案的优缺点,结合我国车牌的特点与系统的实际应用,对一些关键技术进行了优化,提出了相应的解决方案,并实现了车牌自动识别系统。