切线距离在车牌字符识别中的应用

针对车牌字符识别中字符变形失真影响识别率的问题,文章提出一种基于切线距离的车牌字符识别算法。首先对车牌字符图像进行预处理,在先验知识的基础上确定切线向量,然后通过核主成份分析对样本图像和切线向量降维,并引入切线距离度量样本之间的相似度,最后利用K-NN分类器对字符进行识别。实验结果表明,该算法有效地保留了车牌字符的非线性信息,减少了识别时间,并且显著提高了识别率。     

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。     

基于图像理解的LPR系统研究

设计了一种基于图像理解的智能车牌识别系统,利用水平和垂直投影进行车牌区域定位。通过基于垂直投影和模板匹配的字符分割方法有效地解决了背景变化、车牌尺寸变化、字迹模糊等问题,在对120幅472×332大小的车辆图像采用基于模板匹配的ORC识别方法,在Hausdorff距离分类器上进行了相关匹配测试实验。识别率达96.7%,识别时间稳定在0.3~1.2 s之间。     

基于BP网络的车牌字符识别系统

1引言车辆牌照是汽车唯一的管理标志,通过它可以检索车辆的各项重要信息,实现车辆控制、运输安排、停车管理、自动收费和事故处理等功能。车牌识别技术大体上由图像实时采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个核心部分组成,其中字符识别是VLPR的关键技术,直接影响车牌的识别率。神经网络技术以其强大的分     

停车管理中车牌识别技术的研究

本文研究了基于视频的路边停车管理中车牌识别问题,提出了动态车牌识别算法.在视频场景下,基于打分机制选取最佳结果,充分利用视频的特性,提高车牌识别率,有效地解决了车牌遮挡导致无法识别的问题.对于单帧车牌的识别,使用场景文本识别算法EAST定位车牌,再通过投影变换进行矫正,以提高在倾斜状态下的识别率.实验证明该方法对倾斜扭曲车牌的识别率有一定提升.     

图像识别在目标自动识别系统中的应用

图像处理系统主要包括采用摄像机、图像采集卡、计算机等硬件设备,进行实时图像采集,用灰度直方图方法从摄取含背景图像的目标图像,采用多种分割技术和多个简单识别器融合方法进行目标图像识别,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时。本文以车牌自动识别系统设计为例。     

基于视频模式识别的快速超分辨率重建

针对传统超分辨率重建方法运算量过大的问题,提出一种快速超分辨率重建算法。该算法在快速最大后验概率（MAP）重建算法的基础上,针对车牌识别的特定应用进一步简化了代价函数。该算法从低分辨率的图像序列中提取出高分辨率的图像。这些高分辨率的图像不仅极大地提高了车牌的识别率,也降低了获取高分辨率图像所需成像系统硬件的要求。移动车辆视频的盲重建实验表明,该算法能够有效地提高车牌图像的质量,而其运算量要远远小于其他的超分辨率重建方法。较低的运算量使得该算法能够有效应用于实时系统。     

香港车牌识别算法设计

提出一种香港车牌识别算法.针对香港车牌格式比较自由的特点,算法中通过合并连通域进行车牌定位,通过搜索连通域的所有可能组合进行车牌切分,并采用彩色图像游程邻接算法(CRAG)对彩色图像搜索连通域,使得时间性能大大提高.实验表明,本算法在图像测试集的平均识别率达到95%以上.     

车牌识别方法的研究与实现

随着科技的进步,车牌识别系统有了很大的发展。其识别过程大概分为三个过程：车牌定位,字符分割和字符识别。由于在现实中车牌的识别会受到自然原因、人为原因以及图像采集设备的影响,这些会造成字符分割的不准确,从而导致识别的失败。基于此提出了在利用hough变换对车牌进行分割前用小波包变换的多分辨率进行降噪的方法,最后利用KL变换进行车牌字符识别的方法。实验表明其技术在速度和识别率等方面具有很好的效果。     

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。     

雾霾天气下的车牌识别

在雾霾天气下,图像采集设备拍摄的图片存在一系列问题,如饱和度低、细节失真、画质模糊等。文中探索了雾霾天气下的车牌识别算法,按照图像去雾、车牌定位、字符分割与识别等步骤来解决雾霾天气下传统车牌识别系统效率低、鲁棒性差等问题。该算法采用暗通道去雾,经去雾算法处理后,图像对比度、信息梯度和信息熵均得到提升;选择数学形态和边缘检测定位车牌的准确位置;利用仿射变换矫正车牌区域,结合投影法分割字符,最后使用基于支持向量机模式的识别算法来识别字符。经过处理后,车牌识别能达到较高的准确率。     

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。     

基于彩色数字图像的车牌识别研究

车牌识别是图像识别技术在智能交通领域应用的重要研究之一,是实现交通管理智能化的重要环节。我国交通管理部门对汽车牌照的样式制定了严格的规范,这些规范将为车牌自动识别技术的实现提供重要的技术依据。车牌识别研究充分利用这些规范进行设计,采用彩色数字图像模式识别方法,针对彩色为24位,大小为640×480,以及蓝底白字车牌的图像进行识别研究,并具体描述图像车牌的预处理、车牌特征提取和车牌识别三个连续的过程。在Visual C++环境下实现对汽车牌照自动识别功能。实验结果表明,车牌识别自动技术识别效果可靠,具有很好的实用性。     

车辆牌照识别系统的设计与仿真

随着中国科技水平的不断发展,尤其是在图形图像方面的处理方法日新月异,使得车牌识别的水平得到很大提高,对识别的要求也逐步加强。本文主要介绍一个车辆牌照图像识别处理的方法,利用事先从摄像头采集得到的静态图像进行车牌识别的技术,在OpenCV仿真软件上,模拟在简单特定场景下,实现对车辆牌照的识别。     

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。     

基于一维离散周期小波变换的实时车牌识别方法

利用扫描窗口和一维离散周期小波变换以及BP人工神经网络进行车牌识别.被扫描的图像通过一维离散周期小波变换来选择图像的低频系数,这样可以提高执行车牌识别的速度.文中方法是直接对车牌进行扫描,不对单个字符进行识别,并通过MATLAB编程实现.新方法是一种实时识别,车牌识别的实验结果可高达94.7％.     

车辆牌照识别中车牌定位的研究

车牌定位是车牌识别系统的第一步,也是非常重要的一步,对车辆牌照的特征及几种常用的定位方法进行简要介绍,对车牌图像进行图像预处理之后,用微分算子对图像进行边缘提取,并且针对Sobel算子的缺点用形态学出来进行弥补。根据图像行、列像素点灰度值累加和对车牌图像进行定位,最后给出定位出的车牌图像。     

车辆牌照字符的提取

车辆牌照字符的提取是牌照自动识别系统中几大关键步骤之一。本文先用小角度Hough变换对倾斜的牌照进行校正，再利用牌照字符的灰度特征，采用基于种子的区域增长方法二值化牌照图像，最后根据车辆牌照的制造标准，提取字符，大量实验证明本文具有很好的结果。