一种车牌识别软件系统研究

针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足,提出了一种基于边缘两侧颜色检测的车牌定位方法;通过采用动态阈值调整方法,很好的实现了字符分割;对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验,根据汉字和数字、字母特征提取的不同,在对字符信息初识别时将汉字和数字、字母采用不同结构参数设置的神经网络进行识别,并对识别结果中包含的具有形体相近的字符提出了一种"不等权值"的方法。结果证明识别率有了明显提高。     

基于统计的车牌字符识别

车牌字符分割后的字符识别是车牌识别系统的技术关键,目前字符识别的主流技术方法为基于字符特征提取的神经网络识别。目前国际上对字符识别技术有了较为成熟的研究成果,但是,这些技术尚不能对中国机动车牌中的汉字部分进行识别。本文将对车牌的汉字识别技术提出基于统计的识别方法,并对汉字的特征提取提出相应的技术方案。     

小波变换和神经网络在车牌识别中的应用

介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程，阐述了小波变换和神经网络的基本理论，详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段（即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别）中的应用，最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。     

基于SVM的车牌字符分割和识别方法

文章研究了车牌识别系统中的字符分割和识别技术.提出一种投影法粗分割结合先验知识后处理的字符分割方法,该方法简单、容易实现,取得了很好的分割效果.对于字符识别,本文采用SVM(Support Vector Ma-chine)方法,并根据车牌字符特征将子分类器分为四组,提高了识别率、缩短了训练时间,实验表明,用该方法识别车牌字符具有较高的识别率和识别速度,并避免了神经网络局部极值等问题.     

基于BP网络的车牌字符识别系统

1引言车辆牌照是汽车唯一的管理标志,通过它可以检索车辆的各项重要信息,实现车辆控制、运输安排、停车管理、自动收费和事故处理等功能。车牌识别技术大体上由图像实时采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个核心部分组成,其中字符识别是VLPR的关键技术,直接影响车牌的识别率。神经网络技术以其强大的分     

基于神经网络的车牌字符识别算法研究

提出了一种基于神经网络的车牌字符自动识别算法。用本文提出的方法对车牌图像进行实验,对车牌字符样本进行特征提取,用特征来训练有效分类器,用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟,结果证实此算法对车牌字符识别有一定准确性,具有良好的效果。     

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.     

基于伪zernike矩的车牌字符识别

基于伪zernike矩的不变性,提出了基于伪zernike矩特征提取的车牌字符识别方法。在车牌区域定位的基础上,通过对图像的二值化过程和字符图像分割等一系列处理,在进行归一化处理后分别提取伪zernike的高阶矩。将提取的伪zernike矩作为字符的特征描述输入到BP神经网络进行训练,最后进行车牌字符分类识别。通过实验证明了该方法的的可行性。测试结果表明,这种方法实用有效,识别效果优于HU矩和zernike矩。而且可以计算出错误率和可识别的最佳矩,减小了计算量且增强了字符识别的实时性。     

基于BP神经网络的车牌识别技术研究

车牌识别（LPR）是智能交通中关键技术之一。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于BP神经网络的车牌字符识别方法,对BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点的缺陷进行改进。经仿真实验结果表明效果良好。     

基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统

针对车牌识别系统的车牌精确定位和车牌字符准确识别问题。提出一种基于SVM(支持向量机)和BP神经网络的车牌定位与识别算法。通过将HSV颜色空间和形态学方法相结合确定候选轮廓,以判断轮廓外接矩形的面积和长宽比筛选符合车牌特征的区域,并利用训练好的SVM模型对候选车牌区域进行测试判断,最终精确定位车牌的位置。此外,还可使用了BP神经网络进行车牌字符识别。经验证,该系统适用于复杂的车牌定位环境,且识别速度快,准确率高。     

License Plate Recognition System Using Artificial Neural Networks

A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge‐based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three‐layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined.     

基于自编码神经网络重构的车牌数字识别

提出了一种基于自编码神经网络重构的车牌数字识别方案.首先对车牌图像进行预处理,利用车牌字符的原图和Gabor特征作为自编码神经网络的输入进行识别实验.然后对每个车牌字符构造一个自编码神经网络,利用训练样本进行图像的重构训练,并根据训练得到的网络权值重构出训练样本集中的各个字符图像或特征.最后,将测试样本输入到每个自编码...     

基于字符密度的车牌识别方法研究

针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时性,实验表明此算法非常有效.     

基于一维离散周期小波变换的实时车牌识别方法

利用扫描窗口和一维离散周期小波变换以及BP人工神经网络进行车牌识别.被扫描的图像通过一维离散周期小波变换来选择图像的低频系数,这样可以提高执行车牌识别的速度.文中方法是直接对车牌进行扫描,不对单个字符进行识别,并通过MATLAB编程实现.新方法是一种实时识别,车牌识别的实验结果可高达94.7％.     

基于BP神经网络的汽车图片车牌识别

高速公路的不断发展和车辆管理体制的不断完善,为以图像处理为基础的智能交通管理系统进入实际应用领域提供了契机。主要是对该系统中采集的车辆图片进行车牌识别的研究,主要分为牌照区域提取、图像二值化、牌照字符分割和牌照字符识别几个步骤。其中前三步是图像预处理部分,主要为后面的牌照识别提取特征向量,核心部分的字符识别部分采用BP神经网络。通过大量数据训练调整网络权值,达到理想的识别效果。     

一种基于分级神经网络的车牌字符识别新方法

为了进行车牌字符的有效识别,提出了一种分级径向基函数神经网络的车牌识别算法,识别网络由两级构成,一级径向基神经网络用于汉字、字母、混合和数字的粗分类;二级子网用于对字母网络、混合网络和数字网络内部易混字符再进行精确识别。实验结果表明,提出的方法有效地提高了识别的精度,而且平均运行时间减少。     

基于Blackfin561的嵌入式车牌识别系统

介绍了一种基于双核DSP Blackfin561的嵌入式车牌识别系统。讨论了系统的硬件结构和软件实现流程,以及基于Hpofield神经网络进行车牌识别的方法及过程。首先对视频图像进行解码,以获取图像的亮度信号;然后通过图像处理方法对图像进行调整、定位、分割等处理;最终运用Hopfield神经网络识别出车牌上的字符信息。