智能交通系统中的车牌识别技术研究

智能交通系统简称ITS,是传统交通运输管理系统与现代信息网络技术相结合的产物,车牌识别是系统中重要的一环。本文详细介绍了各种常用的车牌识别技术,以及车牌识别过程中出现的新问题。     

基于HALCON的车牌识别研究

为了实现车牌字符快速准确的识别,基于Halcon软件提出了一种二次阈值的车牌定位方法,根据车牌在HSV颜色模式中S通道的纹理特征进行一次阈值,获取车牌候选区域,其次校正车牌候选区域,最后进行第二次阈值,通过字符区域的最大(小)行(列)值确定出精确的车牌区域;在字符分割模块提出了一种汉字分割与其他字符连通域法相结合的方法。实验结果表明,这两种方法简单快捷、识别正确率高。     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

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。     

车牌识别中字符识别的研究

对智能交通系统进行了简要的概述,分析了字符识别在车牌识别中的重要性及选取特征的标准,针对车牌中汉字与大写字母和数字采取不同的特征提取方法,最后进行实验分析并对其识别效果进行比较,发现用改进的13点特征法对汉字进行特征提取,其识别效果要好于直接用13点特征法对汉字进行识别。     

基于卷积神经网络的智能车牌识别研究

智能化交通管理是未来发展的大方向.车牌识别便于人们对车辆进行管理,对车牌的智能高效识别日趋迫切.人工智能技术不断发展,在各行各业都得到了广泛的应用.为此,采用卷积神经网络的方法对车牌进行智能识别,以提高车牌识别的效率和速度.试验结果证明,所提出的算法在车牌识别中性能良好,具有良好的应用和推广价值.     

车牌实时识别方法的研究

介绍了基于图像分析的车牌实时识别的过程，提出了图像预处理、车牌提取、二值化、字符分割、识别理解等研究方法，通过实验仿真取得了令人满意的结果。     

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。     

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。     

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。     

车牌识别技术在智能交通中的应用与发展趋势

随着我国经济的发展与成长,我国的车辆保有量在迅速的增加,人们对车辆智能识别系统的关注也随着增加.本文主要研究分析了在交通系统中的车牌识别技术的应用于发展,为我国交通系统的发展出谋划策.     

车牌字符识别技术的研究与实现

设计了一种机动车牌照的自动识别解决方案.对车牌图像的预处理中,提出了一种新的基于非线性均值边缘检测算法,通过大量实验,该检测算法处理后的图像能更好实现车牌的定位与字符分割.在识别系统中,为了更准确地识别字符,使用两种特征提取法提取字符特征,设计了两级分类器对字符进行逐个识别.实验结果表明,这种识别方法具有良好的识别效果,具有较大的实用价值.     

基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别系统设计

文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。     

车牌自动定位与模糊识别算法

提出一种基于阈值分割与区域矩化的车牌定位方法，先得到候选车牌区，然后根据车牌区的特征进行筛选得到车牌区，并给出了快速区域矩化方法。字符识别采用两级模糊识别方法，粗分类得到动态的候选集，然后根据该候选集进行细分类。实验结果表明，该方法能对车牌快速准确定位并识别字符。     

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。     

基于卷积神经网络SLeNet_5的车牌识别方法

针对卷积神经网络Le Net_5用于车牌识别中存在输出层类别过少、层数过多及训练难度大等问题,构建了一种简化卷积神经网络模型(SLe Net_5),给出了其网络拓扑结构,并通过随机对角LM算法进行训练,使用其对分割后的字符进行识别。与模板匹配和BP神经网络等方法相比,所提方法具有较高的识别率。与其他CNN网络识别率相当,但具有结构简单,以及更快的识别速度等优点。     

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.     

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.