HALCON软件在车牌图像处理中的应用

作为智能交通的核心系统部分以及交通管理自动化的重要手段,车牌识别技术的任务是分析、处理汽车监控的实时图像,自动识别汽车牌号。该文基于HALCON软件研发平台,重点研究交通车辆车牌识别技术中的车牌图像的获取、灰度化、预处理、车牌字符分割等技术。     

基于GID的网络车牌管理系统

目前,针对射频识别技术的电子车牌管理系统还无法从根本上解决智能交通管理中存在的车辆身份唯一识别和路况实时发布等问题。文章提出基于GID(智能车载终端)的网络车牌管理系统的概念,介绍基于GID的网络车牌管理系统实现车辆实时信息采集和处理的GID智能终端技术和车辆身份唯一标识的数字基因技术,介绍系统的体系结构和主要特点,最后对本系统的应用前景进行展望。     

基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统

车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,在信息采集、车辆管理、自动收费等领域有着广泛的应用前景。车牌识别技术的研究主要包括三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。本系统全面包括了车牌定位到车牌字符识别,对车牌识别的技术。文章所涉及的各项处理技术均进行了MATLAB仿真实验,实现了相应功能,能够准确、快速地实现汽车牌照的识别。     

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。     

图像处理技术的车牌识别系统研究

车牌识别系统在汽车运行实践对汽车的智能通行起到了显著的效果,所以积极的推广和利用车牌识别系统现实意义显著。从现实分析来看,车牌识别系统的具体利用会受到多种因素的影响,比如识别符号设计、感应系统等,所以为了更好的应用车牌识别系统,文章对基于图像处理技术的车牌识别系统进行分析与研究,旨在明确系统构成与应用,从而是实际利用提供帮助和指导。     

基于车牌识别软件系统的设计

近几年,随着图形图像技术的发展,车牌识别技术的发展也比较迅速,识别效率越来越快。车牌识别是现代智能交通系统的重要醉成部分,大大提高了车牌识别准确率,促进我国交通管理水平的提高。本文主要分析车牌识别软件系统的设计。     

智能交通系统中的车牌识别技术研究

智能交通系统简称ITS,是传统交通运输管理系统与现代信息网络技术相结合的产物,车牌识别是系统中重要的一环。本文详细介绍了各种常用的车牌识别技术,以及车牌识别过程中出现的新问题。     

计算机图像处理与识别技术应用

本文通过计算机图像处理与识别技术在智能交通系统中的应用,可以实现车牌自动识别、运行状态判断和路线跟踪判别,以及数据采集、路面阻碍监测和电子警察等多种功能。本文将重点研究计算机图像处理在车牌识别中的应用,它基于颜色特征的定位方法快速识别车牌信息,从而提高管理人员的工作质量和效率。     

MAZ—VIS车牌自动识别系统

车辆的自动识别是现实生活中的一个重要的问题,尤其在交通监控、入场控制、边境、海关以及停车库管理、收费公路等领域,这种技术的全球需求量很大。车辆识别中的一个明显方式是对车牌的识别,车牌犹如车辆的身份证。 MAZ-VIS是一种车牌自动识别系统,该系统自动识别的车牌先由摄像机录入,再经图像处理。一套完整的MAZ-VIS系统由智能识别软件和通用的硬部件组成。该系统备有连接栅栏装置、指挥中心数据库、自动出票机     

基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的研究与实现

智能交通系统(Intelligent Transport Systan)是把车辆和道路综合起来考虑,从系统的观点出发,综合运用各种高新技术系统地解决交通问题的思想。而车牌识别LPR(License Plate Recognition)是智能交通系统的一个重要组成部分,融合了图像处理与模式识别技术。中值滤波是一种非线性滤波方式,本文研究的即是基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的实现。     

基于高清车牌识别的交通诱导信息发布系统研究

随着CCD图像传感器、模式识别、图像处理等技术的不断发展,高清车牌识别具有抓拍率、识别率高,图像清晰直观的优点,作为城市交通诱导信息采集将会有助于提高信息的质量和诱导信息预测的准确性。本文基于高清车牌识别系统下的城市交通诱导系统建设问题进行了探讨。首先概述了传统检测器和高清车牌识别的特点,然后阐述如何通过高清车牌识别技术来实现交通诱导系统的系统结构、功能实现以及在实际中的具体应用。由此来展现基于高清车牌识别技术的交通诱导系统的实用性及可操作性。     

基于BP神经网络的车牌识别技术研究

车牌识别（LPR）是智能交通中关键技术之一。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于BP神经网络的车牌字符识别方法,对BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点的缺陷进行改进。经仿真实验结果表明效果良好。     

基于Cortex-A8的嵌入式车牌识别系统设计

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是智能交通系统（Intelligent Transport System, ITS）需要解决的重点问题之一,目前的车牌识别系统基本上是以PC机为平台实现的,在成本、体积、灵活性等方面有很大局限性。针对这一问题,设计了一种基于ARM嵌入式平台的车牌识别系统,并针对嵌入式平台改进和优化了车牌识别相关算法,经试验证明本系统不仅准确性好,而且成本低、体积小、功能可扩展性强。     

新形势下智能交通系统中的车牌识别技术研究

车牌识别技术作为当前交通发展的热点问题,也是构成交通系统智能化和现代化的重要因素.本文通过对车牌字符以及车牌字符分割法进行研究,提出了智能交通系统车牌识别技术.     

基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别系统设计

文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。     

基于卷积神经网络的智能车牌识别研究

智能化交通管理是未来发展的大方向.车牌识别便于人们对车辆进行管理,对车牌的智能高效识别日趋迫切.人工智能技术不断发展,在各行各业都得到了广泛的应用.为此,采用卷积神经网络的方法对车牌进行智能识别,以提高车牌识别的效率和速度.试验结果证明,所提出的算法在车牌识别中性能良好,具有良好的应用和推广价值.     

基于MATLAB车牌图像识别的设计与实现

车牌识别系统是计算机视觉在智能交通领域的重要研究课题,其主要功能是通过数字图像处理技术、计算机技术和通信技术对车辆身份即车牌号码进行识别,并将其存储或输出到显示设备上。文章就车牌识别系统中的车牌识别技术开展研究,分别对车牌图像预处理、车牌定位模块、车牌字符分割模块以及车牌字符识别模块进行了分析。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于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.该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题.通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效.     

复杂背景下的自适应车牌检测算法的研究

车牌识别技术在现代智能交通系统中有越来越重要的应用(如收费站、停车场的车辆检测系统).为了有效的检测一个车牌,寻找车牌的位置是最关键的一步,本文提出了一种基于边缘的复杂背景下车牌的检测算法.该方法综合利用图像对比度增强、边缘检测、形态学处理、连通域分析、矩形性质分析等多种方法,解决了复杂背景中车牌定位难的问题,能够准确定位杂乱背景中的车牌,对天气、光照变化、车牌在图像中的移动和旋转等具有良好的适应能力,该方法为后续的字符分割和字符区域定位信息、车牌的超分辨率重建带来了方便.     

基于机器视觉技术的智能停车管理系统的研究

基于机器视觉技术的智能停车管理系统的研究是为了解决城市停车场激增、停车管理效率低下而涉及的一种智能交通系统的应用发展领域。现提出了一种由车辆检测模块、车牌识别模块、车位查询模块及车辆跟踪模块所构成的智能停车场管理系统,并对其中的车牌定位检测及识别以及车位查询模块进行了相应测试,结果较为合理。