基于图像处理技术的汽车牌照识别系统设计

针对车牌定位、动态车牌照字符识别等问题,基于计算机视觉、图像处理与模式识别技术,同时采用BP神经网络对车牌进行精确定位,并利用模板匹配法进行车牌照字符识别的设计与实现方法。该方法的识别率较高,能够满足实际应用。文中同时对识别结果误差的产生因素进行了详细的分析。     

汽车牌照字符分割方法

提出一种以车牌中分隔符为参照系的字符分割方法.该方法首先利用分隔符区域投影特征的唯一性,确定分隔符区域所在的区间,然后结合车牌制式的先验知识,构造出以分隔符区域为基准的字符预分割边界,通过分析字符区域的投影特征,可精确地分割出每一个字符.仿真结果表明,该方法分割精度高,具有很强的稳健性.     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

汽车牌照定位与识别系统设计

车牌自动识别系统对于智能交通的发展至关重要。针对国内较多的蓝底白字车牌和黄底单行黑字车牌汽车图像,分别从车牌定位、字符分割和字符识别三个模块出发,提出基于颜色定位、边缘检测和支撑向量机相结合的方法实现车牌区域的准确定位;采用字符轮廓寻找法及人工神经网络法实现字符分割及字符识别,可有效识别比较复杂环境下的车牌颜色和车牌号码。基于C++平台设计了一种汽车牌照自动定位和识别系统。大量实验结果表明,三个模块和整体系统的总体识别率都能达到92%以上甚至更高,并且通用于蓝牌小轿车和黄牌单行字符的大轿车。     

基于HALCON的车牌识别研究

为了实现车牌字符快速准确的识别,基于Halcon软件提出了一种二次阈值的车牌定位方法,根据车牌在HSV颜色模式中S通道的纹理特征进行一次阈值,获取车牌候选区域,其次校正车牌候选区域,最后进行第二次阈值,通过字符区域的最大(小)行(列)值确定出精确的车牌区域;在字符分割模块提出了一种汉字分割与其他字符连通域法相结合的方法。实验结果表明,这两种方法简单快捷、识别正确率高。     

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.     

车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

汽车牌照的实时识别

汽车牌照识别系统在交通观测和监视领域有广泛的应用前景。本文描述了一种牌照识别系统,讨论了牌照区域的定位、单字切分以及识别等问题。最后给出实验结果及讨论。     

车辆识别及控制系统

本文从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等车牌识别技术进行了深入研究,编写了车牌识别软件,利用步进电机实现了对车辆出入的自动控制。     

基于MATLAB的汽车牌照识别的研究

通过对基于MATLAB的字符识别研究,以汽车牌照的识别与设计为例,简要的介绍了字符识别的相关原理.整个汽车牌照识别的过程分为预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面,具体介绍了车牌自动识别的原理,并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照.在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析,处理...     

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。     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别

在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.     

基于GSM和图像处理技术的车辆牌照手机自动识别系统设计与实现

融合无线通信、图像处理和信息提取技术,开发了车辆牌照手机自动识别系统,重点研究实现了基于水平扫描与垂直投影的车牌定位方法,及基于垂直投影与先验知识的字符分割算法;采用GSM技术传输车辆牌照图像,实现了无人值守的车辆牌照手机自动识别系统.     

行驶车辆的牌照识别系统

介绍了汽车牌照识别系统的总体结构 ,详细讨论了牌照定位和字符识别两个关键技术的实现方案 ,最后对现有识别系统的性能作了比较     

基于LabVIEW Vision的车牌识别系统设计

文中设计了一种基于LabVIEW Vision的车牌识别系统。该系统根据车牌颜色在HSL色彩空间上的特征,采用色彩阈值分割、腐蚀等图像处理方法将车辆图像转化成二值图,并在二值图中进行边缘检测,再根据检测到的车牌与背景间的边缘线的信息组建方程组,求出车牌边缘特征点的坐标,以确定车牌在图像中的位置。然后,以车牌在图像中的位置是否在指定区域内作为是否进行车牌识别以及当前车辆图像是否保存为车牌识别输入图像的触发条件。如果条件不满足,则系统将重新采集车辆图像,否则会根据车牌位置抓捕车牌,并采用均匀性度量法等方法对抓捕到的车牌进行二次处理,并将其转化成车牌二值图,再由OCR函数对该图进行字符识别。经实验验证,该系统具有较高的识别精确度与稳定性。     

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.     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐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。     

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MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。