基于图像处理的车牌识别技术

汽车车牌照的识别是智能交通系统必不可少的组成部分,也是保障车辆安全的必要手段。本文针对智慧小区设计一种简易实用的车牌识别系统,设计内容包括图像采集及预处理,车牌定位,边缘检测,字符识别等。系统开发构建在Qt软件平台上,对采集的图像进行灰度化、边缘检测二值化处理,同时,通过水平投影进行区域定位消除边框,再利用处置投影对车牌字符分割,最后根据特征值对系统字符识别,输出字符。实验验证,该系统检测方便易行,识别效果较好。     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析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.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于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.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...     

基于LabVIEW IMAQ的移动车辆牌照识别

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从实时车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。通过对车牌识别中的图像采集与处理、车牌定位、字符分割和字符识别这4个核心技术的研究,在LabVIEW平台上,利用IMAQ强大的图像处理功能,对USB摄像机获得的实现车牌图像进行格式转换,灰度变换以及二值变换等预处理,将边缘提取与图像投影两种方法相结合精确定位车牌,最后根据特征匹配的方法识别出车牌字符信息。结果表明,基于IMAQ程序可以很好的对车牌图像进行处理,并在平均时间为3s左右情况下完成对车牌字符的识别。     

小区民用车辆车牌自动识别算法

采用中值滤波、边缘检测、二值化等方法对车牌图像进行了预处理,并将车牌区域每行的边缘点数量、边缘点数量与车牌区域长度的比值及各候选区域的长宽比等因素作为参考值分别对车牌进行了粗定位和精确定位,利用统计特征和结构特征相结合的方法对字符进行了分类与识别,设计了字符分类器。实验结果表明,所设计的车辆车牌自动识别系统较好地实现了不同环境条件下的车牌识别,识别率达92%。     

基于Hadoop的Java调用Matlab混合编程的车牌识别

在交通行业日益发展的今天,车牌识别技术对于公路车辆监管以及车辆轨迹跟踪越来越重要,考虑到庞大的车辆信息数据量,单机处理数据能力已不能满足实时性的要求。本文在详细研究分布式处理平台Hadoop的工作原理后,利用其强大的HDFS存储系统与MapReduce数据处理方案,通过Java对Matlab的调用,简化了识别程序,搭建了分布式处理平台,即使在数据量庞大的情况下也能够进行车牌识别分布式计算。实验结果表明,在处理2 000张以上的车牌图像时,运行效率提升了2倍左右。     

改进的BP神经网络算法在车牌识别中的应用

在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率和速度是车牌识别系统最根本的问题.本文用动量因子和自适应学习速率对传统BP网络进行改进.该算法简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的字符识别.     

基于单片机的智能伸缩型车位锁设计

针对目前手动车位锁使用不方便、遥控车位锁易被车辆轮胎碰擦或碾压造成锁体和车胎损伤等问题,设计了一款基于单片机控制技术、车牌识别技术、气压传动技术以及感测技术于一体的车牌识别智能伸缩型车位锁.该车位锁使用PT2262-IR红外无线遥控发射控制装置完成车牌信息的发送和接收,单片机STC12C5A60S2进行存储、记忆,默认车牌信息,利用车牌识别技术进行识别,通过单片机对识别信号进行判断,有效处理后控制步进电机,达到车位锁智能伸缩的目的.     

基于混合深层网络与云平台计算的车牌识别系统

为提高车牌文本识别的精度和处理速度,研究设计了一种基于混合深层网络与云平台计算的车牌文本识别系统。该系统基于C++语言与TensorFlow开源框架实现。在采集现实场景车辆图像并进行数据标准化之后,采用融合生成式与判别式的混合深层网络对样本图像进行训练,以提高识别精度,同时建立由前端模组采集车辆图像数据到后端模组计算分析数据的云平台计算架构,借助综合云计算平台的存储与计算能力提高识别效率。实验测试结果显示,这种车牌文本识别系统具有更高的识别精度和效率,面对1万例陌生样本,其识别正确率可达99. 4%。     

基于粗网格神经网络的车牌字符识别方法

目的为了进一步提高交通车牌字符自动识别能力.方法通过对车牌识别技术国内外现状的分析和对各类车牌识别技术的对比说明,提出了一种基于粗网格神经网络的车牌文字识别方法.该方法先将车牌字符进行预处理,用改进的粗网格法提取字符特征,并用神经网络识别车牌字符.结果在实验过程中所用的字符是从实际拍摄的车辆牌照图像中提取的汉字、英文大写字母和数字.人工提取的汉字种类覆盖了我国现有车辆牌照中出现的大部分汉字,而字母和数字的覆盖率为100%.从实验结果看:数字、字母的识别率比较高,尤其是数字,其识别率达到了99.16%.结论实验表明:数字、字母易于准确地提取特征,粗网格神经网络车牌字符识别方法具有较高的识别精度和实用价值.     

基于彩色图像信息的车牌自动识别系统仿真研究

针对汽车牌照自动识别技术在现代社会车辆管理中的应用,本文研究了一种基于Matlab软件的车牌识别系统。该系统包括图像预处理、车牌定位、字符分割及字符识别几部分。对采集好的车牌图像进行图像预处理,采用统计像素法对车牌图像进行定位,二值化已定位好的车牌图像,对处理过的车牌图像字符进行分割,并采用模板匹配法对分割好的车牌字符进行识别,同时选用100张不同场景、不同省份、不同品牌的汽车牌照,采用Matlab软件进行仿真实验。仿真结果表明,有79张汽车牌照识别正确,说明本文可以实现较为准确的车牌识别。该研究具有一定的实际应用参考价值。     

汽车牌照字符识别系统设计

随着交通事业的迅速发展,人工管理方式已不能满足实际的需求,针对这一问题,提出了汽车牌照字符识别系统设计,采用了数字图像处理技术、车牌定位技术、车牌字符分割技术、BP神经网络识别技术来解决车牌字符的识别问题,研究了图像预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别5部分内容,并给出了BP神经网络实现车牌字符的识别,实验表明,此方法能实现良好的定位精确度和较高的识别率.     

基于车牌识别数据的机动车出行轨迹提取算法

为了提取城市路网上所有运行车辆的出行轨迹,系统科学地再现所有车辆的运行场景,进而为分析城市交通需求的结构和时空分布特性提供数据支撑,提出基于车牌识别数据的机动车出行轨迹提取算法.通过车牌及时间戳排序提取出行链;利用相邻节点间的速度,结合交叉口邻接矩阵完成行链的分离;基于K则最短路径算法（KSP算法）及灰色关联法（GRA算法）,对出行轨迹进行补全重构.对贵阳市南明区的实际车牌识别数据进行算法测试.结果表明,提出的基于车牌识别数据的机动车出行轨迹提取算法在测试区域的综合准确率大于92%.     

车辆牌照识别技术的研究发展

车辆牌照识别系统即基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统,是智能交通系统的重要组成部分。通过对车辆牌照识别系统及识别技术的分析,总结出进一步研究车辆牌照识别技术的必要性,并提出将模板匹配与支持向量机相结合进行字符识别的算法思想。     

面向城市路口的高清晰智能监控系统研究

在对复杂的城市路口监控环境深入分析的基础上,提出了一套高效稳定的高清晰视频车辆检测与跟踪算法,以此为核心构建的智能交通监控系统实现了包括交通流统计、违章取证和车牌识别在内的全天综合智能监控。提出了高效的两步车辆检测法:在鲁棒的帧间边缘差分运动检测基础上,利用车牌纹理投影特征和尾灯颜色特性实现车辆检测。在车辆跟踪方面,提出了提取大尺度的FAST稳定角点进行Lucas-Kanade金字塔跟踪和基于Kal-man预测的车辆尾灯锁定,以完成昼夜不同情况下路口车辆的长距离稳定追踪。实际应用结果表明,车流量采集精度达到96.5%,违章记录有效率87.6%,具有优良的性能。     

MMS技术及在便携式车牌识别系统中的应用

针对基于Intel PXA255处理器和WINCE操作系统的嵌入式手持车牌识别系统中设备与服务器之间的远程无线数据传输问题,提出了一种基于MMS技术的数据传输与同步方法,在该便携式车牌识别系统中实现了将本地车牌识别结果及车牌信息快速上传至车牌管理中心服务器存储和备份以及远程查询车辆信息等功能,取得了较好的应用效果,对同类系统设计与研究有一定的参考价值.     

车辆牌照自动识别技术研究与应用

本文在分析车辆牌照自动识别原理、组成及方法的基础上，完成了车牌识别系统的软件部分设计、开发与实验。     

基于BP神经网络的车牌字符识别

自动车牌识别作为高精度的车辆识别中的核心技术,在智能交通中发挥着日益关键的作用．构建一种改进的BP神经网络识别车牌字符,并在VC＋＋6．0环境下测试,实验结果表明系统具有良好的有效性,并能满足实时车牌识别的要求．     

基于CBR的车牌识别技术的研究

为提高车牌识别的速度和准确性,在图像处理与车牌识别技术相结合的基础上,提出了一种基于实例推理（CBR）的车牌识别方法,实现CBR在车牌识别领域的应用。描述了基于CBR车牌识别过程,分析了将CBR应用于车牌识别原因和前景,并提出了图像基于实例检索的关键技术和研究方向.     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.