车辆牌照识别系统的一个新的实现方法

提出了一种新的车牌识别系统的实现方法，使得在各种不同的光照条件下，通过使用一个具有较大的动态变化范围的传感系统来获取更精确的车牌图像，这个传感系统是通过对两个不同的曝光条件下的图像进行合成，进而来扩展其动态变化范围的。为了避免快速行驶车辆所造成的图像模糊，安装了一个相当于多层过滤器的棱形电子束分裂器，通过调整其入射光与透射光的强度比率来实现图像获取，实验结果表明，提出的这种系统对于车牌识别是很有效的。     

智能车辆定位系统设计

车辆定位与导航系统是智能交通系统中当前需求较为迫切、应用比较广泛的一个重要的应用系统,是国际上公认的解决城市交通问题的有效途径之一。本文通过分析给出了智能车辆定位与导航系统的组成,并详细分析了核心技术。最后,给出了系统的硬件平台。     

智能车辆定位系统设计

车辆定位与导航系统是智能交通系统中当前需求较为迫切、应用比较广泛的一个重要的应用系统,是国际上公认的解决城市交通问题的有效途径之一。本文通过分析给出了智能车辆定位与导航系统的组成,并详细分析了核心技术。最后,给出了系统的硬件平台。     

工业以太网交换机在智能车牌识别系统中的应用

项目介绍为了大幅度提高交通道路安全性,高效率查处违章车辆,减轻人力劳动,实现全过程自动化处理,深圳宝龙工业区在园区内导入道路交通智能车牌识别系统。     

工业以太网交换机在智能车牌识别系统中的应用

为了大幅度提高交通道路安全性,高效率查处违章车辆,减轻人力劳动,实现全过程自动化处理,深圳宝龙工业区在园区内导入道路交通智能车牌识别系统。     

遗传算法在智能交通系统车辆调度中的应用研究

阐述遗传算法GA（Genetic Algorithm）的基本原理,针对公交车辆调度现状,利用遗传算法智能化特征,进行公交车辆调度研究,进行仿真实验。结果表明,基于遗传算法的车辆调度能够提高公交车辆调度的智能化。     

物联网在智能交通领域的应用

介绍了我国的交通现状:随着家用汽车数量急剧增加,城市交通拥堵现象尤为突出,城市交通管理效率低下。物联网技术的到来为智能交通的发展带来了新的动力。列举了国外先进的智能交通技术及其发展状况,分析了我国发展智能交通的应用领域,得出了发展智能交通的瓶颈所在,探讨了我国智能交通的发展与展望。     

基于车辆自组织网络的交通态势检测方法

随着汽车保有量的迅速增加,城市道路交通拥堵变得尤为严重,精确地检测交通态势可以帮助缓解交通问题。为此,提出一种基于车辆自组织网络（vehicular Ad hoc networks,VANETs）的交通态势检测方法---TraSD-VANET（traffic situation detection method based on VANETs）。在该方法中,车辆自动聚簇,然后主动向簇头汇报当前自身的位置和速度信息;簇头根据收到的信息计算簇内的车辆密度和路面上的加权平均速度,之后基于模糊逻辑判断簇内的交通态势。仿真结果表明,在四种车辆场景下,TraSD-VANET检测准确程度比协作检测方法 CoTEC （cooperative traffic congestion detection）平均高16％。该方法在道路交通态势检测中有重要的应用价值。     

智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述

与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像,人们提出了很多视频图像处理和分析技术,其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术,并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类,同时分析比较了各种方法的优缺点。最后,说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。     

视频车辆检测器在交通信号机智能联动系统中的应用

随着机动车的日益增长,交通压力越来越大,交通控制设备智能化的重要性不言而喻。交通信号机作为重要的交通控制手段更需在智能化方面进行加强。基于此,笔者利用视频车辆检测器与交通路口信号机相接合的方式,提出了一种基于视频检测的交通路口信号机智能联动系统,介绍了系统的组成和工作原理,并重点分析了相关的技术方案。     

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%。     

交通肇事逃逸车辆的车牌自动识别算法

针对交通肇事中智能交通监控系统由于事故车辆快速逃逸导致其车牌难以辨识的问题,研究了智能交通监控系统中如何克服监控图像模糊,实现逃逸车辆的车牌自动识别.根据逃逸车辆和监控摄像设备之间的空间几何关系以及车牌图像的灰度特点,提出了一种融合监控录像视频复原和车牌号码局部HOG特征的交通肇事逃逸车辆的车牌自动识别算法.算法主要包含两个关键步骤:监控录像的复原和车牌号码的自动识别.算法首先将监控录像中的关键帧进行频域分析,得到车辆的逃逸方向和逃逸速度,进而判断造成监控图像模糊的关键参数,并据此对监控图像进行复原;然后通过车牌号码局部HOG特征提取和构建特征字典,并求解字符图像HOG特征的稀疏系数,进而完成车牌的自动识别.实验结果表明,算法能很好地复原交通监控录像中的关键帧,在车牌识别功能上,改进方法与BP神经网络法相比有很高的正确识别率,具有很大的应用价值.     

高性能的车牌识别系统

描述了一个车辆牌照识别系统.该系统首先利用车辆位置传感器和图像采集卡来自动获取车辆图像并传输至计算机,然后识别车牌字符.结合网络技术,特定车牌信息和车辆图像可以很方便地从远端检索到.文中介绍了该系统的结构及工作流程,以及两种字符的识别方法:基于PCA-LSM的有限中文字符识别方法和基于结构特征分析的字母及数字字符识别方法.在实际应用环境下,该系统的日间整体识别率超过97%,夜间整体识别率超过95%.     

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.     

智能车牌识别系统设计与实现

针对识别速度的要求,提出一种车牌识别系统的设计与实现,详细介绍了系统中所采用的车牌定位及字符识别的算法。     

视频图像中的实时车牌识别

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用。本文提出一种对视频图像进行实时操作的车牌识别方法。利用边缘特征，使用快速的边缘点连接算法生成连通区域，进行车牌的检测定位，结合字符小波特征实现准确的识别。算法平均消耗时间在40ms以内，定位准确率达99．5％，完全识别率在91％以上。实际采集数据实验结果证明，本方法速度快、准确率高、实用性好。     

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。     

机动车牌照自动识别技术的研究

设计了一种机动车牌照自动识别的解决方案,对牌照定位模块和字符识别模块进行了详细介绍,针对车牌字符分割提出了相应的算法,取得了较为理想的处理结果。识别部分采用相关性来表征字符和模板的相似程度,从而降低了对模板的准确性要求,并提高识别率。     

汽车牌照识别技术研究

本文分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出了一种基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点,提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方法,以及基于汉字结构知识的汉字识别方法,从而实现了汽车牌照的自动识别。