汽车牌照字符识别系统设计

随着交通事业的迅速发展,人工管理方式已不能满足实际的需求,针对这一问题,提出了汽车牌照字符识别系统设计,采用了数字图像处理技术、车牌定位技术、车牌字符分割技术、BP神经网络识别技术来解决车牌字符的识别问题,研究了图像预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别5部分内容,并给出了BP神经网络实现车牌字符的识别,实验表明,此方法能实现良好的定位精确度和较高的识别率.     

信息融合技术在车牌识别中的应用研究

为了提高汽车牌照的识别率,考虑到摄像头安装价格低廉的特点,本文提出采用双摄像头来获取不同角度的车牌图像,并对两幅车牌图像分别进行定位、字符分割和特征提取,再用信息融合的方法来确定更可信的识别结果,以此来降低车牌字符的误识率.实验结果表明,该方法可以提高车牌号码识别的正确率.     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC＋＋6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

复杂背景图像中的车牌检测算法

针对在复杂背景图像中汽车牌照检测定位的课题,提出了一种基于可信度评价的汽车牌照检测定位算法。在对图像进行预处理后,算法利用车牌区域由于字符排列的规则性而在梯度图像上产生的特征,分割并提取出车牌可能存在的候选区域,然后根据汽车牌照的几何特征对每一个候选区域进行可信度评价并按一定的合并规则对候选区域进行合并,以获取更高的可信度,最后根据区域可信度值的大小确定车牌的位置。算法对于图像光照条件变化、视角变化而造成的车牌的倾斜和变形等情况都具有较好的处理效果。     

一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法

车牌图像分割是车牌特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响到车牌识别的准确率。针对运动中的车辆牌照受天气等环境的影响,导致车牌图像存在不确定性和模糊性的特点,提出一种基于C均值模糊聚类的车牌图像分割方法,避免图像分割时的阈值设定问题。利用采集的原始车牌图像,在MATLAB7.0环境下进行分割仿真实验,实验结果表明,算法可以有效地去除干扰信息,突出车牌区域的图像特征,为后续的车牌定位、字符分割和字符识别提供重要保证。     

汽车牌照自动识别系统总体设计及软件结构

采用数码摄像机、图像采集卡、计算机等硬件设备，进行实时图像采集，利用VC 6．0及图像处理和模式识别技术开发汽车牌照自动识别系统。用灰度直方图方法从摄取的包含有车牌的汽车图像中确定车牌位置，并且分割出各字符，用混合特征提取方法提取车牌字符的边界拓扑等特征，与字符模板匹配比较，识别出车牌号码。     

基于灰度跳变的车牌自动识别技术

探讨了汽车牌照识别系统的关键技术并介绍了一种实现该系统的简单方法：利用车牌字符与背景的灰度跳变实现车牌的快速提取，利用投影法进行字符分割，利用字符的层次轮廓特征分类别地识别车牌字符。     

基于灰度跳变的车牌自动识别技术

探讨了汽车牌照识别系统的关键技术并介绍了一种实现该系统的简单方法:利用车牌字符与背景的灰度跳变实现车牌的快速提取,利用投影法进行字符分割,利用字符的层次轮廓特征分类别地识别车牌字符.     

基于数学形态学的汽车牌照提取算法

定位汽车牌照在车牌识别应用中是很关键的一步。提出了一种基于数学形态学的新方法。以车牌宽度和高度、车牌字符高度及字间宽距等信息为依据来设计一种新的结构元,通过对汽车边缘图像进行形态学运算,能从图片中得到包含汽车牌照的候选区域,最后,基于汽车牌照纵宽比等固有特征,采用连通域体态分析,对包含车牌的多个候选区域进行去伪,得到真正车牌区域。通过对大量汽车图片实验,验证了该方法的有效性。     

基于RBF神经网络的车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别系统分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别4步.车牌准确定位是LPR系统中的关键,本文利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换方法对车牌图像进行水平校正,基于RBF网络的方法识别字符.在DELPHI 7.0环境下设计开发的车牌自动识别系统,经检验取得满意的效果.     

车牌识别系统中的图像预处理研究

车牌图像预处理是车牌识别系统中的一个关键步骤,预处理的结果直接影响后续的识别结果.先对彩色图像进行灰度化处理,再进行目标二值化、滤波,从而实现车牌的精确定位和字符分割.采用形态学细化算法对图像进行未完全细化处理,再用剥皮算法对其进行细微处理,最后得到比较好的车牌图像.仿真实验表明,提出的细化算法克服了传统算法中的缺点,...     

基于能量和神经网络算法的车牌识别系统

设计了一个基于车牌灰度图像能量和神经网络的车牌识别系统.通过构造汽车图像的能量图来定位汽车车牌位置.通过优化车牌字符特性向量,运用二级BP神经网络进行车牌字符的分类识别.同时,采用Qt平台开发软件系统界面,实现跨平台运行,方便软件分别运用于Win+PC机或Linux+ARM系统.实验结果表明,本车牌识别软件系统可以识别不同角度,不同距离和不同光照环境条件下拍摄到的车牌图像,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.     

轻量级车牌识别卷积网络

为了提高车牌识别的准确性,提出一种轻量级车牌识别神经网络。车牌定位阶段,构造了深度为9的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),首先利用图像预处理与阈值分割融合的方式对车牌进行粗定位,然后对CNN网络进行模型训练,得到网络权重,最后将车牌候选区域输入到CNN模型来实现精准定位车牌。车牌识别阶段,构造了深度为11的CNN网络,首先对准确定位的车牌进行字符分割,并对分割后的字符进行归一化处理,然后将分割后的单个字符输入到CNN模型,实现对字符的识别,最后输出字符识别结果。通过实验验证,所搭建的两个CNN网络能够有效提升车牌的检测和识别准确率。     

基于图像处理的车牌识别技术

汽车车牌照的识别是智能交通系统必不可少的组成部分,也是保障车辆安全的必要手段。本文针对智慧小区设计一种简易实用的车牌识别系统,设计内容包括图像采集及预处理,车牌定位,边缘检测,字符识别等。系统开发构建在Qt软件平台上,对采集的图像进行灰度化、边缘检测二值化处理,同时,通过水平投影进行区域定位消除边框,再利用处置投影对车牌字符分割,最后根据特征值对系统字符识别,输出字符。实验验证,该系统检测方便易行,识别效果较好。     

基于 Hough 变换及可信度的车牌旋转角度检测

车牌角度矫正是汽车牌照识别的一个重要步骤。采用Hough变换法检测车牌的倾斜角度。首先对汽车牌照图像预处理,再提取车牌上下边框的边缘信息,利用Hough变换对提取的边缘信息进行变换,从而获得车牌上下边框的拟合直线及其倾斜角度,并引入可信度,以度量检测结果的优劣,最终获得较精确的汽车牌照的倾斜角度。实验结果表明,该法抗干扰能力强,检测精度高。     

基于DM642的车牌识别系统

为了提高智能交通系统的管理效率,给出一种基于芯片DM642的车牌识别系统。系统采用基于DM642的硬件平台,由车辆信息采集模块、DSP处理模块、监视器和PC系统4大模块组成。对采集图像进行灰度化、灰度增强和滤波降噪的预处理;利用基于字符竖向纹理特征的定位方法实现车牌定位;再经几何变换,完成字符分割;对分割图像进行字符分类并做归一化处理,通过模式匹配得出识别结果。实验选取3组不同特点的车牌图像,结果显示,所给系统的正确识别率可达93.5%~95.4%。     

基于LabVIEW IMAQ的移动车辆牌照识别

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从实时车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。通过对车牌识别中的图像采集与处理、车牌定位、字符分割和字符识别这4个核心技术的研究,在LabVIEW平台上,利用IMAQ强大的图像处理功能,对USB摄像机获得的实现车牌图像进行格式转换,灰度变换以及二值变换等预处理,将边缘提取与图像投影两种方法相结合精确定位车牌,最后根据特征匹配的方法识别出车牌字符信息。结果表明,基于IMAQ程序可以很好的对车牌图像进行处理,并在平均时间为3s左右情况下完成对车牌字符的识别。     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析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.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于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.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...     

基于边缘统计和颜色特征的车牌综合自动定位方法

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用.车牌定位是车牌识别中的关键步骤.本文提出一种基于车牌字符边缘统计和颜色特征的综合定位方法,可以有效地解决背景复杂的彩色图像中车牌定位的问题.该方法分为竖直边缘检测、边缘统计分析、车牌候选区定位、候选区筛选、车牌倾斜矫正.通过对垂直边缘的统计分析将邻近的边缘点进行连接,结合车牌的位置、颜色等特征对连接形成的块状区域进行筛选,而后对得到的车牌区域加以校正,最终输出易于分割的车牌字符图像.该系统包括从图像采集,到车牌分类、车牌文字区别等完整过程,适应性强.通过一系列实际采样图像的试验结果证明,该方法准确率高、鲁棒性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.     

基于识别结果校正的车牌字符分割算法

在车牌识别系统中,字符分割发挥着承上启下的作用。由于外界环境如光照、尘埃的影响,造成预处理后的车牌图像产生字符断裂和粘连现象,造成分割错误,影响后续字符识别。通过研究多种字符分割算法,提出了一种结合垂直投影法、连通域分析以及通过模板匹配字符分类器的识别结果进行反馈校正的分割方法。分别对停车场车辆车牌、高速公路路口抓拍的车牌以及公路行驶车辆抓拍的车牌进行测试,其中停车场车牌可以实现98%以上的分割正确率,其余2种情况的正确率也在97%左右,表明该方法有实用性。