基于模糊ARTMAP神经网络的车牌识别

车牌识别是一种车辆自动识别技术。本文提出了一种用模糊ARTMAP神经网络来识别车牌的方法。模糊ARTMAP神经网络是神经网络家族中的一种比较新的体系结构，与传统的BP算法相比，它具有较强的学习能力。     

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.     

基于能量和神经网络算法的车牌识别系统

设计了一个基于车牌灰度图像能量和神经网络的车牌识别系统.通过构造汽车图像的能量图来定位汽车车牌位置.通过优化车牌字符特性向量,运用二级BP神经网络进行车牌字符的分类识别.同时,采用Qt平台开发软件系统界面,实现跨平台运行,方便软件分别运用于Win+PC机或Linux+ARM系统.实验结果表明,本车牌识别软件系统可以识别不同角度,不同距离和不同光照环境条件下拍摄到的车牌图像,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.     

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．     

基于小波空间的车牌字符识别算法

根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,用小波系数能量和熵的动态阈值提取车牌字符相应的统计特征并作为BP神经网络的输入进行识别.实验结果表明该算法是一种切实可行、准确高效的方法,对复杂背景下拍摄的汽车牌照识别具有很好的鲁棒性.     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC＋＋6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

神经和模糊技术在车牌识别中的应用

文章分别使用模糊控制和神经网络的方法设计车牌识别软件系统，在此基础上，构造了神经，模糊系统，用神经网络训练得到模糊集的参数的优化值，实验表明神经，模糊系统可很好地识别一般字符，此方法可推广使用到数字或其他文字图像识别中去。     

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.     

基于改进的BP神经网络进行车牌定位的研究

采用改进的BP神经网络，对汽车图像中车牌定位的方法进行了研究。选取训练样本图像，以人工定位后的图像为导师信号，将图像的灰度序列直接采用改进的BP算法进行训练，以期提高定位的精度和速度。试验结果表明，用改进的BP网络对灰度图像直接感知，在定位精度和速度方面取得较好的效果。     

车辆牌照定位的算法研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统（ITS）中的关键技术,而车牌照的定位又是车牌识别的关键点之一,本论文探索用数学形态学和投影方法来确定车牌照在原始灰度图象中的水平和垂直位置,从而定位车牌照图象,对不同背景和光照条件下的各类车辆灰度图象进行实验的结果表明本论文提出的车辆牌照定位是一种可行的车牌定位方法。     

复杂背景图像中的车牌检测算法

针对在复杂背景图像中汽车牌照检测定位的课题,提出了一种基于可信度评价的汽车牌照检测定位算法。在对图像进行预处理后,算法利用车牌区域由于字符排列的规则性而在梯度图像上产生的特征,分割并提取出车牌可能存在的候选区域,然后根据汽车牌照的几何特征对每一个候选区域进行可信度评价并按一定的合并规则对候选区域进行合并,以获取更高的可信度,最后根据区域可信度值的大小确定车牌的位置。算法对于图像光照条件变化、视角变化而造成的车牌的倾斜和变形等情况都具有较好的处理效果。     

数字图像处理技术在车牌定位中的应用

文章研究数字图像处理与车牌定位技术在车牌自动识别中的应用,运用Matlab进行数字图像处理和定位算法运算及调试,解决车牌定位问题。车辆图像经过数字图像预处理之后,根据车牌区域边缘信息白点分布密集的特点,按一定的规则依次对目标区域进行水平和垂直定位,最终提取出车牌信息。文章的方法不仅针对车牌类型,背景颜色不同具有一定的通用性,还对不同的焦距具有一定的通用性。     

车牌定位算法研究

这里针对传统车牌定位技术中遇到的难点,提出了基于垂直边缘提取的车牌粗定位与行扫描再定位的车牌定位算法,并对算法的具体工作流程作了详细介绍。     

热轧钢板长度测量系统

介绍一种测量每道次轧件长度的实时测量系统这种测量系统巧妙地利用了四辊轧机液压微调计算机厚度控制系统的压力检测信号,作为咬钢和抛钢识别信号。经现场使用,证明该系统具有测量准确、使用简单、维护量小等特点,能满足实时测量每道次轧件长度的工艺要求。     

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。     

一种车牌识别系统的设计

基于像素精确定位方法来实现车牌定位,然后对车牌进行灰度化、二值化处理,避免了对整个汽车图像先图像处理后车牌定位的繁琐过程,将改进的模板匹配算法应用于字符识别中,最后,利用MATLAB的图形用户开发环境设计出了本系统的测试平台,经过大量车牌样本验证,该车牌识别系统准确率较高.     

基于Codec Engine下车牌定位方法研究

该文针对车牌识别中的定位问题,在传统水平和垂直投影法基础上,提出了基于启发式筛选的车牌定位算法,以提高车牌定位准确率.车牌定位算法通过Codec Engine框架,快速移植到DM6446处理器平台.实验表明,基于启发式筛选的定位算法可有效实现车牌的定位,Codec Engine框架可实现算法快速移植,运行稳定、开发简单...     

脱甲醇塔实际塔板数的确定

本文开发一种确定脱甲醇塔实际塔板数和进料板位置的方法,该方法具有简单、实用、可靠性高等特点,可用于脱甲醇塔的工业设计中。     

一种基于彩色纹理特征的车牌定位方法

准确快速的车牌定位是汽车牌照自动识别系统的一个重要环节．利用Roberts算子对车牌图像进行边缘检测,根据车牌的彩色纹理特征和灰度跳变特征,提出了一种基于彩色纹理特征的车牌定位新方法,利用采集的80幅车牌图像,在MATLAB环境下进行车牌定位实验,定位准确率达92．5％,实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性．