基于yolov3的车牌定位识别系统

为解决目前市场上车牌识别设备的高时延以及对高性能处理器高依赖性的问题,提出了一种基于yolov3的车牌定位识别方法,实现对车辆的车牌进行自动定位与识别。该方法通过收集5000张车辆图像数据,打包为VOC数据集,使用LabelImg工具对图像进行标注,并构建13个卷积层的yolo模型,在loss曲线趋于稳定之后,完成模型的训练,最终使用已训练的模型对车辆图像数据进行车牌识别。实验表明:在1000个测试数据中,该方法识别率达97.5%,平均耗时18.19 ms,能够快速精准的对车辆进行车牌识别。     

基于ARM的高压配电室SF_6监测系统设计

针对高压配电室SF6气体的检测,应用了ARM嵌入式技术,包括系统硬件设计和软件设计.利用ARM丰富的内部设备,实现了基于触摸屏的人机交互控制系统.设备性能稳定,测量准确,操作简单,显示图像化,体现了ARM微处理器的优胜之处.     

基于聚类分析的公路车牌识别系统的设计

为提高车辆牌照识别的准确度与速度,提出了一种聚类分析的识别方法。首先,对预处理后的车牌图像,采用彩色分割方法对车牌核心区域进行号码定位;其次,利用聚类分析的方法,确定车牌的边界,实现车牌区域的目标分割及归一化,得到7个字符;最后,利用模板匹配算法进行字符识别,并将最终的识别结果输出。仿真实验结果表明:该方法能够快速、准确的定位并识别出车牌,识别性能良好,具有一定的实用价值。     

一种车牌识别系统的设计与实现

提出一种基于Android系统的车牌识别系统,通过车牌识别预处理、车牌定位、字符分割与识别对车牌识别算法进行深入研究后提出具有较好容错性、鲁棒性的车牌识别算法,通过参考相关系统设计,利用VC++进行设计。     

基于ARM的沥青软化点测试仪电控系统设计

当前的以8位单片机为控制核心的沥青软化点测量仪器大都存在不能控制恒定的升温速率，不能精确测量下沉规定距离等缺陷，给工程设计、施工和监理带来了困难。文中介绍了基于ARM嵌入式处理器LPC2132的沥青软化点测试仪电控系统设计方法，分析了系统的工作原理、硬件构成和控制策略，并进行了软件设计。实验表明：该系统具有控温精度高、运行可靠等优点。     

基于OpenCV的车牌识别系统研究

提出了一种利用OpenCV函数库来进行图像处理,并进行车牌定位、字符分割、字符识别的方法,定位时采用行列扫描的方法确定车牌上下和左右边界,然后对存在车牌倾斜的情况进行了校正,字符分割采用了垂直投影的方法,字符识别是采用模板匹配法,得到了很好的效果。     

基于ARM处理器的便携式振动测量分析仪的设计

介绍了基于ARM体系结构处理器的嵌入式设备的设计理念：采用ARM7TDMI处理器为内核的开发套件，配以GNU的GCC软件开发工具，设计并实现了一种应用于振动测量分析领域的便携式仪器，针对旧仪器的不足之处，提出了软件和硬件设计上的改进思路，功能显著增强。该设备的另一特点是具有友好的图形界面，能够呈现各种不同的频谱图像．该产品还可以广泛应用于户外监测领域，携带方便。     

基于ARM和DSP的嵌入式流媒体服务器的研制

描述了一种基于嵌入式处理器AT91RM9200和媒体处理芯片TMS320DM642的流媒体服务器的设计.提出了系统的功能结构和组成单元设计,由系统的通信控制单元负责码流的网络数据通信和接口控制,媒体处理单元负责多媒体数据处理,双处理器通过主机高速并行接口HPI实现数据交换.文中还介绍了系统软件结构,ARM和DSP处理器分别采用了嵌入式Linux操作系统和DSP/BIOS实时操作系统.     

基于统计边缘跳变次数的车牌定位算法

简要描述了车牌识别系统的总体结构,并在研究了经典图像分割和定位算法后,提出了一种简单实用的车牌定位算法,即“基于统计边缘跳变次数的车牌定位算法”。实验结果表明,该算法在应用仿真中取得了良好的效果。     

基于几何特征的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照是机动车身份识别的唯一标志,在目前的交通管理、智能监测等领域发挥着无可替代的作用。研究首先用数学形态学的方法对获取的车牌图片进行预处理,其次利用车牌区域矩形结构与面积值固定的几何特征实现车牌准确定位,最后再根据车牌内字符间间隔大,不会出现字符粘连且每个字符长度固定可设定阈值的几何特征得到车牌字符的精确分割。设计在Matlab实验仿真平台上完成,实现了车牌识别系统的三个关键环节。与之前的研究相比,实验结果表明所用的数学方法突出车牌定位的准确性和字符分割的精确性。     

基于视频流的车牌识别研究及系统设计

该文深入研究从视频流中提取运动车辆进行车牌识别的问题,提出了一种车牌识别算法,根据该算法开发了基于MFC的视频流车牌识别可视化系统。算法采用三帧差分与背景消减相结合的方法提取含有运动车辆的关键帧,对关键帧进行灰度化,采用Sobel算子进行边缘检测,融合形态学处理对关键帧进行去噪,从而实现车牌的定位,用投影法结合字符特征对车牌字符进行精确分割,采用BP神经网络算法提取字符特征,输出字符识别结果,由此完成车牌字符识别。通过对50组不同的车辆视频进行检测识别,识别率(包含汉字)达到96%以上。     

车牌识别关键技术的研究与实现

车牌识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别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。车牌识别分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌定位是一个难题：车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。本文通过车牌的纹理和颜色特征,采用粗定位和细定位相结合的方法进行识别。     

Study on the vehicle license plate tilt correction

The shortage of current different approaches of the vehicle license plate(VLP) tilt correction is analyzed in the paper and a new rotary correction method put forward based on the former ways of the VLP tilt correction in the horizontal direction and the vertical direction Owing to the VLP tilt taking place in the vertical direction, the array of the image's pixels of the same column is broken, and even different rows come into being superposition.The VLP tilt taking place in the horizontal direction, by which the array of the image's pixels of the same row broken, and so much as different columns come into being superposition.     

基于字符特征约束的自适应车牌校正提取

针对复杂多变环境中难以快速、精确提取车牌的问题,提出了一种利用字符特征智能校正提取车牌的方法。首先通过Gamma校正和Canny算子结合的方法在灰度图中实现自适应阈值边缘检测,解决了分割阈值选取的难题;然后应用字符特征约束条件提取特征轮廓,根据特征轮廓分布规律提取车牌候选区,避免复杂运算的同时提高了定位准确性;最后对候选区进行线性畸变校正并利用行灰度跳变统计实现了车牌真实性验证和精确提取,为后续的识别工作提供了良好条件。对不同环境中随机采集的700幅高清图像进行测试,综合提取准确率为96%,提取车牌字符规整、无多余残留信息。实验结果显示,该方法对图像中车牌状态、背景环境、光照条件等限制极少,具有更广的适用范围和更强的鲁棒性。     

基于ARM与WinCE的掌纹鉴别系统

掌纹识别是个人身份识别的一种有效手段,而识别设备的小型化则将掌纹鉴别推向更广阔的应用领域.实现了一种基于ARM和WinCE的掌纹鉴别系统方案,ARM处理器从数字摄像头获取掌纹图像,提取特征,与掌纹特征库中的对应模板比对,根据匹配的结果给出一个开关信号量.实验证明该系统能以较高精度鉴别掌纹,软件采用的算法具有平移、旋转不变,光照与仿射部分不变等优点,对手掌的姿态、距离、位置变化具有较高的容纳能力,用非接触式的掌纹采集方式,不需要定位装置,充分体现该系统的用户亲和力.此外,该系统还具有体积小、成本低、低功耗等优点,适合应用于成本和功耗敏感的民用系统中.     

基于ARM的扫描式热成像指纹识别系统

指纹识别是目前生物特征识别领域最为成熟、适用的技术.为了提高指纹识别系统的安全性并降低总成本,采用Atmel公司的扫描式热成像指纹传感芯片来获取指纹图像,针对这种传感器的分片输出,设计了整幅指纹图像的快速重构算法,并在ARM处理器上实现了此图像重构算法,完成了后续的预处理、特征提取、比对等工作,在控制系统总体成本的同时取得了良好的识别效果.整个系统小巧紧凑,具备二次开发接口,能方便地嵌入到需要进行访问控制的机电设备中使用.     

基于牌照识别的公安综合业务管理系统

可视化公安综合业务管理系统(VPSOMS)是解决信息孤岛,整合公安资源进行科技强警的趋势。结合公安现状综合利用图像处理、模式识别、计算机视觉和网络通讯,数据库等技术,实时采集车辆牌照并传送至计算服务器进行各种交通计算及比对运算,实现可视化公安综合业务管理。本文介绍了VPSOMS在某城市的成功运作范例,强调了系统在实现多警种协同作战、机动车犯罪破案等方面发挥着越发重要的作用。     

基于HSI颜色模型的汽车牌照定位方法

汽车牌照定位是公认的较难解决的图像分割问题.本文基于HSI颜色模型给出了汽车牌照定位的新方法:首先对图像进行倾斜校正处理.然后将图像转换到HSI颜色空间,对该模型的H分量和S分量进行过滤获得二值化的汽车牌照图像,再通过孔洞检测去除未含有孔洞的连通域.并填充孔洞.运用数学形态学方法对二值图像处理,最后根据车牌照特征定位出车牌照区域.试验证明该方法达到了很好的定位效果.     

基于IC卡与车牌识别的网络化小区车辆进出管理系统开发

为适应当前小区交通管理数字化、网络化、智能化的要求,基于IC卡与车牌识别技术,设计开发了网络化小区车辆进出管理系统,具体分析系统的基本功能、性能指标和软、硬件配置,着重设计了数据库管理系统,最后给出实施纲要。实践证明,该系统具有可扩展性强、响应时间快、识别精度高等特点。     

基于数学形态学的车牌定位算法

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节，直接影响车牌识别的准确率。利用Sobel算子对汽车图像进行边缘检测，并运用数学形态学的膨胀、区域填充以及腐蚀对二值图像进行处理，可以得到几个车牌候选区，然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值进行综合的分析方式，能准确定位车牌区域。实验结果表明，车牌定位准确率在95％以上，定位时间为0．15s，并适用于不同环境。