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LabVIEW Vision的车牌识别系统设计

文中设计了一种基于LabVIEW Vision的车牌识别系统。该系统根据车牌颜色在HSL色彩空间上的特征,采用色彩阈值分割、腐蚀等图像处理方法将车辆图像转化成二值图,并在二值图中进行边缘检测,再根据检测到的车牌与背景间的边缘线的信息组建方程组,求出车牌边缘特征点的坐标,以确定车牌在图像中的位置。然后,以车牌在图像中的位置是否在指定区域内作为是否进行车牌识别以及当前车辆图像是否保存为车牌识别输入图像的触发条件。如果条件不满足,则系统将重新采集车辆图像,否则会根据车牌位置抓捕车牌,并采用均匀性度量法等方法对抓捕到的车牌进行二次处理,并将其转化成车牌二值图,再由OCR函数对该图进行字符识别。经实验验证,该系统具有较高的识别精确度与稳定性。     

基于MATLAB车牌图像识别的设计与实现

车牌识别系统是计算机视觉在智能交通领域的重要研究课题,其主要功能是通过数字图像处理技术、计算机技术和通信技术对车辆身份即车牌号码进行识别,并将其存储或输出到显示设备上。文章就车牌识别系统中的车牌识别技术开展研究,分别对车牌图像预处理、车牌定位模块、车牌字符分割模块以及车牌字符识别模块进行了分析。     

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。     

车牌定位算法研究分析

车牌识别系统是智能交通系统的重要环节,车牌定位是车牌识别的前提和关键。车牌定位的准确率直接影响到后续字符识别效果,对车牌识别率的高低有重大影响。分析现有的车牌定位算法,比较不同算法的处理效果及其定位精确度等问题。     

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。     

基于树莓派的车牌识别系统的设计与实现

车牌识别技术是智能交通管理系统的重要组成部分,在交通监控及车辆管理等方面被广泛应用。该系统设计与实现了基于树莓派开发平台的车牌识别。该系统通过红外避障传感器获取车辆信号,高清摄像头获取车辆图像数据,树莓派将采集好的图像上传至服务器,PC端对接收到的车牌图像进行预处理、分割、字符识别等操作,最后语音播报识别结果。实验结果表明,基于树莓派的车牌识别系统设计简单,容易实现且实现了图像的快速采集,传输与识别功能。     

基于ARM平台的车牌识别系统的设计与实现

针对车辆出入库管理中存在的问题,提出了基于ARM嵌入式平台的车牌识别系统的设计和实现方案,论述了从车辆图像抓取、图像预处理、车牌区域识别、文字分割、文字识别等过程中所涉及的理论和技术问题,提出了基于POSIX规范多进程技术进行系统整合的方案。     

车牌识别系统应用场景识别率的研究

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术来实现。车牌识别系统广泛应用于高速公路出入口、城市交通、停车场等场景。     

基于图像处理的摩托车车牌识别研究

如今,交通工具对人们的生活起到了巨大帮助,摩托车也广受大众的喜爱,数量众多的摩托车使其管理成为了一个难题,如何识别车牌以便更好地管理摩托车辆成为关键所在。本文通过对原始图像的预处理、车牌定位、字符分割、字符识别过程,实现了对摩托车车牌的识别,达到了预期效果。     

基于matlab的汽车牌照识别程序

车牌识别技术是公安执法系统、高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车管理系统等诸多与智能交通相关的应用系统的核心技术,可以起到节省人力成本、提高效率、改进管理体系等作用。随着我国汽车数量的迅速增加,车牌识别技术呈现出巨大的经济价值和现实意义。而车牌定位是车牌识别的前提,本文主要介绍了基于Matlab开发基于字符分割和字符识别的有关数字图像处理的车牌数字识别系统。     

基于神经网络算法的字符识别方法研究

为了提高字符识别的成功率,阐述了在模式识别中的一种基于误差反向传播的人工神经网络算(BP神经网络算法)的应用,实现基于神经网络算法的车牌字符识别和结果显示,实验结果说明,保持一定数量以上的训练样本和训练次数,本方法可提高车牌字符识别的正确率和抗干扰能力.     

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。     

车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

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。     

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MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于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。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于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.该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题.通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效.