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。     

计算机图像处理与识别技术应用

本文通过计算机图像处理与识别技术在智能交通系统中的应用,可以实现车牌自动识别、运行状态判断和路线跟踪判别,以及数据采集、路面阻碍监测和电子警察等多种功能。本文将重点研究计算机图像处理在车牌识别中的应用,它基于颜色特征的定位方法快速识别车牌信息,从而提高管理人员的工作质量和效率。     

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.     

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OpenCV的批量车牌隐私系统设计

随着智能控制和智能识别技术的飞速发展,图像处理技术得到了越来越多的关注和研究,而社会对于隐私的保护也越来越重视。本系统采用了将边缘检测算法和颜色识别算法相结合的算法进行车牌检测、隐私处理,经Visual Studio的MFC界面进行仿真实验,可以很好的识别出车牌并进行精准处理。     

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。     

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。     

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。     

基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的研究与实现

智能交通系统(Intelligent Transport Systan)是把车辆和道路综合起来考虑,从系统的观点出发,综合运用各种高新技术系统地解决交通问题的思想。而车牌识别LPR(License Plate Recognition)是智能交通系统的一个重要组成部分,融合了图像处理与模式识别技术。中值滤波是一种非线性滤波方式,本文研究的即是基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的实现。     

基于BP神经网络的车牌识别建模及实现

为更加准确的识别车牌信息,本文研究设计了基于BP神经网络的车牌识别模型.通过数字图像处理技术预处理车牌图像、定位车牌区域、分割车牌字符,最后采用BP神经网络技术实现车牌字符的识别.通过MATLAB软件仿真实验,取得了较好的识别结果.     

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。     

数字图像处理技术在智能交通中的应用

随着数字图像处理技术的不断发展,以图像处理技术为主的交通视频监测技术的研究已成为智能交通系统的重要前沿研究领域.简要介绍智能交通系统、数字图像处理技术的特点,着重分析研究数字图像处理技术在智能交通系统中信息采集、车牌识别、车辆检测与跟踪等多方面的应用.     

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。     

车辆识别及控制系统

本文从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等车牌识别技术进行了深入研究,编写了车牌识别软件,利用步进电机实现了对车辆出入的自动控制。     

基于彩色数字图像的车牌识别研究

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。     

车牌识别系统技术的研究与应用

本文介绍车牌识别的两种主要方法(基于无线射频识别技术(RFID)的自动检测识别方法和基于图像处理技术的检测识别方法),并对两种技术的优缺点进行了比较,提出了一种双模式识别系统,重点阐述了主模式识别系统原理,并考虑了车载分机的安全性,给出了车载分机防移动的软硬件设计,可广泛用于各种门禁系统。     

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。