基于LabVIEW图像法车牌智能识别系统

车辆牌照自动识别是实现交通管理智能化的重要环节,设计中利用图像采集卡对经过的车辆车牌进行图像采集并传送至计算机,采用美国NI公司LabVIEW软件,实现图像预处理、图像去噪以及图像增强等功能;然后根据车牌颜色特征对其准确定位,采用阈值法分割车牌字符;最后由OCR函数来识别字符,识别结果保存至相应数据中,可以进行相应的违章、违规智能交通管理,经实验该系统成功实现车牌识别识别率达99%。     

一种实时汽车车牌识别系统的研究

提出一种适用于汽车车牌识别系统的灵敏且简易的算法。这种基于模板匹配的算法可收集实时车牌检测所需数据,以便达成用于研究或某些特殊应用的目的。该系统的模型用C++编程完成,通过抽取美国车牌进行实验,得出了对车牌字符进行识别的结果。     

基于FPGA车牌识别系统的设计与实现

本文对传统的以通用数字信号处理器(DSP)为核心的车牌识别系统进行了改进,介绍了一种新的基于FPGA车牌识别系统。该系统主要通过摄像头采集汽车车牌图像,经过FPGA核心处理器对图像进行处理,识别出车牌号,并通过LCD显示。经过调试运行,该系统实现了车牌识别的功能,可运用于工程实践。     

智能车牌识别系统中图像定位算法

在智能年牌识别系统中,从获取的汽车图像中定位车牌图像是一个关键的步骤,该文在研究了经典的图像分割和定位算法后,提出了一种新的割取车牌的算法即跳跃模板定位算法,此算法具有定位准、实时性强和鲁棒性好等特点。     

基于多模板匹配的车牌字符识别算法

在车牌识别系统中,传统的模板匹配算法处理时间长,对笔画缺失或断裂的字符识别效果不好。为此本文提出一种基于多模板的匹配算法,首先构建三种类型的模板库,并在构建好的多模板库上进行模板匹配,整个过程采用分块匹配的方法来加速模板匹配的过程。     

车牌识别系统的关键技术分析

车牌识别技术在实际生活场景已有了广泛的使用,文章主要分析采用MATLAB实现车牌自动识别的图像处理算法。使用的图像处理技术包括图像灰度化、Radon倾斜校正、边缘检测、形态学处理、字符分割算法、模板匹配等。在实验结果分析中,使用50张不同的车牌图像进行实验,发现能够正确识别的有41张,识别正确率达82%,识别正确率较高。     

一种基于模糊模板匹配的车牌汉字识别方法

针对车牌汉字识别提出了一种基于二值图形变动分析的模糊模板匹配的车牌汉字识别方案。介绍了该方法的具体实现算法和实验流程及结果。     

基于手持设备图像的车牌定位与车牌识别系统设计

自动车牌识别技术在智能交通系统中发挥着重要作用,针对智能手持设备拍照分辨率低、角度不定等问题,设计和优化了车牌识别中的步骤,包括:(1)基于形态学的车牌定位;(2)基于边缘检测的车牌倾斜校正;(3)基于人工神经网络的车牌字符分割与识别等步骤。对手机拍摄的车牌照片进行实验,所提出的算法利用神经网络匹配识别精度达到95.2%,平均运行时间为2.015 s,无论识别精度还是时间都能够达到应用需求。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

基于FPGA和DSP的车牌识别系统的研究

针对常见的车牌识别系统依赖上位机成本高,并且体积较大不利于野外工作的问题,采用了一种以DSP和FPGA为开发平台的车牌识别系统的设计方案;利用FPGA控制CMOS图像传感器进行车牌图像数据的采集,经过图像格式转换之后传送到DSP中,进行车牌区域定位、字符分割、车牌识别等操作,最后将识别结果传送到LCD中显示;系统采用CCS(Code Composer Studio)集成开发环境,利用VC++语言编程实现车牌识别算法;通过嵌入式机器视觉库EMCV实现识别算法在DSP中的移植,并在LCD上创建工作窗口显示识别结果,检测速度快,准确率高;实验结果表明,该车牌识别系统的设计方案识别结果准确,功能稳定可靠,有效地解决了常见车牌识别系统成本高,体积大不利于野外工作的问题,达到了设计目的。     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

基于SOPC的汽车车牌识别系统设计

介绍一种基于SOPC的车牌识别系统的设计方案,利用SOPC Builder创建和配置Nios II软核处理器及其外围设备,实现对图像传感器输出数据的采集、存储和显示;在Nios IDE软件开发平台上设计本系统图像处理的程序流程,通过对车牌图像进行定位、字符分割、字符识别等操作,完成对车牌号的处理。这种基于SOPC技术的车牌识别系统降低系统软硬件设计的难度,缩短开发周期,并提高设计的可靠性,具有较高的实用价值和应用前景。     

基于车辆牌照图像的识别技术研究

文章讨论了车辆牌照图像识别整个过程的四个环节:预处理、车辆牌照定位、字符分割、字符识别。通过优化改进Canny算法有效地解决了图像质量不足,批量、自动识别车辆牌照的相关问题。     

汽车牌照自动识别系统

汽车牌照自动识别系统在智能交通系统（ITS）中占据重要地位，有着广阔的发展前景，本文介绍了汽车牌照识别系统，该系统包括了牌照的抓拍、牌照定位，识别等内容，最后给出了现场实验结果。     

基于Matlab汽车牌照识别系统研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,提出一种基于Matlab的车牌识别系统有效解决了在自然背景下,车辆牌照的定位和字符识别的问题。实践验证,该系统在车牌识别方面效果明显。     

车辆牌照识别关键技术研究

介绍车牌识别技术中的牌照自动识别系统的思路和总体设计方案,对车牌识别系统的图像预处理、字符分割、字符识别等环节所涉及的技术和算法进行了详细描述,并进行改进.     

主动轮廓模型在车牌识别算法中的应用研究

提出了一种识别机动车辆牌照的算法。该算法首先利用车牌的纹理特征和区域形状特征检测车牌区域。为提高区域检测的正确性，利用新的改进的主动轮廓模型，利用先验知识确定精确的车牌边界。在精确确定车牌区域基础上，可以准确切割出车牌中的字符，从而提高识别率。