大学校园汽车车牌的号码识别简易系统设计

通过Matlab设计软件,结合教学实践一体化研究出汽车号码识别简易系统,该系统可以迅速地识别出校园内行驶的车辆车牌号码.车牌的号码识别系统是现在交通智能管理中很关键的一项工作,车牌识别系统可以让校园的车辆管理更方便快捷.     

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。     

基于图像的车牌识别

基于图像的车牌识别是图像识别领域的重要研究课题之一。本论文采用MATLAB编程实现该车牌识别系统,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。首先,对图像进行预处理。其次,采用了一种结合字符边缘和形态学的车牌定位算法。接着,根据分割出的车牌区域,采用一种水平和垂直投影相结合的车牌字符分割法,完成单个字符的分割。最后,运用模板匹配的方法实现字符识别。     

基于Matlab的车牌图像预处理的研究与实现

车牌图像预处理是车牌识别系统中一个非常重要的环节,预处理效果的好坏直接影响到后续的识别过程。本文介绍了车牌图像的灰度化,图像去噪,边缘检测,二值化处理,腐蚀处理,车牌定位,字符分割等预处理算法,并基于计算机Matlab平台对车牌图像预处理的过程加以实现,实现效果好。     

车牌识别关键技术的应用研究

车牌识别系统包括图像预处理、车牌定位与提取、字符分割和字符识别等几大模块。对这些关键技术、算法进行了研究,分析了现有方案的优缺点,结合我国车牌的特点与系统的实际应用,对一些关键技术进行了优化,提出了相应的解决方案,并实现了车牌自动识别系统。     

车牌识别中关键技术的研究与实现

介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%.     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

车牌识别预处理优化的研究与实现

车牌识别包括车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等重要的部分,其中车牌图像预处理和定位的优劣直接决定着车牌识别准确率的高低。提出了图像预处理的优化方法和步骤,并且在计算机中进行了实现;同时给出和比较了一些典型定位的方法。     

基于Matlab的车牌识别系统研究

车牌识别系统在现代化交通道路体系中应用广泛，主要应用在高速公路的电子测速、交通路口的违章监控等场景，对于实现交通智能化管理、维护社会稳定具有重要的意义。设计了一种基于Matlab的车牌识别系统，以某小区车库车辆识别系统拍摄的车辆照片为基础，解决了字符分割中两个字符投影连接无法分割的问题和字符“1”与“I”投影宽度较小致尺寸调整异常的问题，该系统算法简单实用，可以快速、准确地对蓝色车牌进行识别。     

一种基于多特征提取的实用车牌识别方法

针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。     

基于卷积神经网络的车牌字符识别

车牌字符识别是智能车牌识别系统中的重要组成部分。针对车牌字符类别多、背景复杂影响正确识别率的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的车牌字符识别方法。首先对车牌字符图像进行大小归一化、去噪、二值化、细化、字符区域居中等预处理,去除复杂背景,得到简单的字符形状结构;然后,利用所提出的CNN模型对预处理后的车牌字符集进行训练、识别。实验结果表明,所提方法能够达到99.96%的正确识别率,优于其他三种对比方法。说明所提出的CNN方法对车牌字符具有很好的识别性能,能满足实际应用需求。     

基于FPGA的智能车牌定位识别系统设计

智能交通体系中,专用计算机视觉系统即牌照识别技术(License Plate Reeognition,LPR)占有极其重要的地位。设计了一种基于FPGA平台的智能车牌定位识别系统,在EP2C35平台上搭建SOPC系统,完成了车牌图像定位、字符提取识别等功能。该设计采用FPGA为核心,大大减小了制板的面积,有效提高了系统定位的速度及准确性;可定制的软核Nios II处理器使得智能车牌识别系统具有了更大的灵活性。     

车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。     

LPR系统车牌定位提取方法的研究

车牌定位在车牌自动识别中起着非常重要的作用,定位准确度直接影响车牌识别的正确率。文中使用了数学形态学和几何拓扑学相结合的方法对车牌区域进行定位提取。该方法首先采用Top-Hat变换以及开、闭运算对抓拍的车辆图像进行预处理;然后采用连通体态分析法（CCA）对图像进行粗定位;最后对计算得到的车牌候选区的欧拉数进行判别,最终提取真正的车牌区域。实验证明该方法能够很好的对牌照区域顶角进行快速搜索定位,将牌照从复杂背景图像中分割出来。     

神经网络在车牌识别中的应用

介绍了中国车牌识别的研究背景和现状,提出了一种基于神经网络的新方法,并设计了一种没有直接预处理的车牌像素图像的卷积神经网络结构。该图像变换适用于利用原始车牌来增加训练数据库。实验结果验证了本车牌识别方法的鲁棒性和有无车牌的识别效率。     

基于车牌底色识别的车牌定位方法

提出了结合汽车车牌纹理特征分析和颜色特征分析实现车牌定位的方法。以往的车牌定位技术主要是利用了车牌的纹理特征和形状特征，该文提出的方法是先进行纹理分析和形状分析，再进行色彩分析，从而尽可能多地利用车牌模式识别空间中的各种条件。得到边缘清晰整齐的尽可能小的车牌区域。这种方法明显地克服了单用纹理和形状分析时难以解决的车牌区域变大的问题。     

基于联合HOG特征的车牌识别算法

为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进行降维;对汉字和数字字母分别利用支持向量机进行分类,利用交叉验证方法对参数进行优化,得到最优预测模型;利用预测模型预测识别结果。实验结果表明,相对于传统车牌识别算法,该算法可以应用于复杂环境下的车牌字符识别,车牌识别率提高了10%左右,鲁棒性强且便于硬件实现。     

基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究

介绍了车牌自动识别的过程和原理、车牌识别中所需要的关键图像处理技术,并对BP神经网络算法进行了阐述.结合目前车牌编制的特点,基于BP神经网络原理对车牌自动识别技术中的字符识别技术进行了新探索,提出了适用于新<机动车登记规定>车牌编制方法的神经网络结构和识别算法.通过恰当设置BP网络隐层节点数,详细介绍了改进BP网络算法步骤,分析了易混字符,并用MATLAB进行了实验,实验结果表明,改进网络结构后的方法识别准确率高、识别过程速度快、系统鲁棒性强.     

基于分形维数的车牌识别二值化算法

针对当前常用车牌识别二值化算法存在的问题,提出了基于分形维数的二值化的方法。根据分形维数反映图像复杂程度的定义,通过计算两次突变的分维数,来确定图像的灰度值范围,并利用该灰度值范围确定阈值。并通过实验,表明利用分形维数所得到的阈值进行二值化处理较传统方法有较大改进,且该方法解决了在自然光和不同光照背景下对车牌识别的干扰问题,也可以从复杂背景中提取出倾斜的车牌。