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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。 相似文献
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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。 相似文献
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车牌识别系统设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分;车牌定位、字符分割 和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和 间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,提出一 种新的字符分割方法,采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割,并结合现有方法提出一个完整的、行之 有效的字符分割方案,取得较好的实验效果。 相似文献
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基于数字形态学的车牌字符分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,提出一种新的字符分割方法,采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割,并结合现有方法提出一个完整的、行之有效的字符分割方案,取得较好的实验效果。 相似文献
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基于MATLAB的车牌识别系统的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法 总被引:29,自引:0,他引:29
车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。 相似文献
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一、引言
现代智能交通系统中,车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。在车辆牌照识别系统中主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个部分,而车牌定位是重点和难点所在,是整个车牌识别系统的基础和前提。车牌定位的准确率直接影响字符分割和识别过程,对整个识别系统的性能起着至关重要的作用。 相似文献
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基于MATLAB的汽车牌照识别的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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... 相似文献
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车牌识别系统是智能交通控制系统的一个重要部分,主要分为车牌定位、字符分割、字符识别三个部分。其中车牌定位的准确性直接会影响后续的两个部分。本文提出了一种将灰度边缘检测和彩色分割相结合的车牌定位系统。具体表现为对采集到的车牌图像进行预处理(灰度化、高斯滤波、边缘检测、ostu二值化),根据跳变点得到车牌候选区域,即粗定位,然后将车牌候选区域从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,根据各种颜色(黑、白.黄、蓝)在HSI颜色空间的区间范围进行精确定位。本文的车牌定位系统由C#实现。实验结果表明该方法具有很好的实用性。 相似文献
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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。 相似文献
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本文介绍了一种有效的基于彩色图像的汽车牌照的定位算法。它充分运用车牌的字符特征、形状特征和颜色特征,能够准确分割车牌区域。 相似文献