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。     

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。     

基于DSP的自动车牌识别系统的设计

图像处理技术的应用领域越来越广泛,随着智能交通的发展,车牌的自动识别系统在智能交通中发挥了重要作用。本文探究的主要内容是将DSP芯片图像处理技术应用在车牌的自动识别系统中,重点介绍自动车牌识别系统的总体设计、硬件开发及程序编写,为智能交通的实现提供理论基础。     

一种基于OpenCV的高效车牌识别系统实现

提出一种基于SVM(支持向量机)和ANN(人工神经网络)的车牌定位与识别算法,并使用OpenCV库有效实现。首先将灰度空间和HVS色度空间进行结合,在Sobel边缘提取基础上,进行自适应阈值下的二值化处理,通过对轮廓外接矩形的面积和长宽比初步定位车牌位置,然后利用SVM线下学习的方法更加精确的定位车牌位置。并采用寻找连通域有效外部轮廓的方法进行字符分割,最后对汉字位置、英文位置、数字位置和英文数字混合位置分别使用ANN方法进行字符识别。实验证明,该方法定位准确率和字符识别率高,可以有效应用于多种场合。     

基于神经网络的车牌识别系统

本文提出了一种基于单片机的车牌识别自动装置的设计思路，给出了系统的设计方案，并详细介绍了它的工作原理及其软硬件设计，提出了一种字符分割的新方法，利用BP神经网络原理对车牌中的汉字、字母及数字进行了分类识别，识别后由单片机控制将数据填入相应的信息管理系统。     

基于DSP车牌识别自主实验的实现

论文介绍了自主学习教育理念下开设的一门新的课外研修综合性实验课程。该实验课程将DSP、数字图像处理和模式识别相结合,面向工程实例,以车牌识别系统的开发作为整个实验的内容,并采用从网络选课、自主实验到审核评估的学习模式。实验克服了传统实验课程中各部分实验分离的缺点,设计了三部分面向应用的综合性实验,作为学生提高综合知识工程应用能力的平台。     

基于数字图像处理的车牌识别系统

图形图像技术的快速发展,满足了车牌识别要求高准确率和速度。本文运用数字图像处理,电子控制,光学,电器,人工智能,计算视觉等多项技术,给车牌定位,字符识别,最后将识别结果输出。     

基于DSP的车牌识别关键算法研究

根据DSP的车牌识别硬件系统的特点,分析改进了车牌区域定位算法、字符分割算法,提高了车牌识别的效率。     

车牌识别系统算法综述

本文先介绍了车牌识别过程中的各组成部分的常用算法,对比了各种方法之间的优缺点,并在此基础上讨论了当前车牌识别研究的重点及未来的发展方向。     

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。     

基于自主判决机制的车牌识别系统

使用VC++和Matlab混合编程的方法,设计了一个基于自主判决机制的车牌识别系统.在车牌的提取中,采用了一种基于灰度边缘特征以及空间彩色信息的车牌定位方法,建立自主判决机制,根据预先设定的阈值,进行车牌的精细定位.然后,使用垂直投影图进行车牌号码的字符分割,通过BP神经网络完成字符识别.系统测试结果表明,系统可以有效、准确地完成车牌号码的识别.     

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。     

基于云计算技术的车牌识别系统

相较于云计算技术在其它领域的应用来说,云计算技术在交通管理领域中的应用是最为直接和有效的,它不仅大幅度的提升了交通管理的工作效率,而且给实现交通信息跨区域管理带来了极大的便利。本文就结合实际针对基于云计算技术的车牌识别系统进行简析。     

基于RFID技术的港口车辆管理系统设计与实现

随着我国经济持续发展,港口业务增长迅猛,提高吞吐量的需要也越来越强烈。而目前依靠人工管理的方式显得捉襟见肘,所以采用高新技术改善港口管理模式势在必然。RFID港口车辆管理系统通过给港口车辆绑定电子身份芯片,把车辆的相关信息记录到系统中,由系统统一管理港口车辆的进出行为,从实际上解决人工管理车辆所带来的效率与效益的问题。系统利用高性能的超高频读写器,采用基于C/S模式分层结构,利用缓存,双数据库技术,使系统的可操作性强,稳定性高,数据交互便捷。从而很好地提高了港口码头的管理效率与服务水平。     

一种自适应车牌识别系统设计方法

基于多种格式车牌的共性,提取车牌图像的纵向边缘,然后根据车牌区边缘灰度跳变和边缘密度等特征,采用一系列步骤去除无效和干扰边缘,保留类车牌特征区域;通过横向形态学运算,使类车牌区闭合,有效克服了形态学结构元素难以随车牌大小变化自适应选取的问题.基于扫描线种子填充算法来搜索车牌区域,利用颜色信息进行反色判断,并基于边缘检测的方法来进行车牌区域二值化,利用形态学和连通域检测方法进行字符的精细切分.对实际场景中大量车牌样本加以验证表明,算法准确率高,对车牌大小自适应性良好,具有较好实用价值.     

基于Zynq雾霾天气下的实时车牌识别系统

秋冬时节雾霾天气频发,严重影响了监控系统里的车牌识别精度,迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式车牌识别系统。图像去雾目前主要是在PC端进行,实时性低。本文提出一种基于Zynq雾霾天气下的实时车牌识别系统。通过改进去雾算法对颜色空间(HSV)中的亮度分量进行处理,然后通过中值滤波进行去噪,最后将处理后的图像利用车牌识别相关算法进行处理。该系统采用ARM+FPGA异构的方式,PS(ARM)端负责简单算法运算、IP核控制与驱动等,PL(FPGA)端负责需要大量并行运算的算法。通过实验结果对比,该系统能够达到预期的效果,具有实时性、可移植、可嵌入和功耗低等特点,能够满足在雾霾天气下的车牌识别的性能要求。     

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。     

嵌入式车牌识别系统的硬件电路设计

基于数字信号处理器(DSP)TMS320VC5416和复杂可编程逻辑器件(CPLD)的嵌入式车牌识别系统的硬件设计,利用视频处理芯片SAA7111作为视频A/D,在CPLD的控制下将采集到的图像数据写入帧存储器中,DSP对图像数据进行实时分析处理。采用"乒乓"存储结构,实现了图像数据的采集和处理的并行运行。识别结果通过串口传到上位机或者保存在E2PROM中,实现了车牌识别系统脱机、联机工作,在实时高速图像处理系统中有广泛的工程技术应用前景。