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。     

基于彩色图像信息的车牌自动识别系统仿真研究

针对汽车牌照自动识别技术在现代社会车辆管理中的应用,本文研究了一种基于Matlab软件的车牌识别系统。该系统包括图像预处理、车牌定位、字符分割及字符识别几部分。对采集好的车牌图像进行图像预处理,采用统计像素法对车牌图像进行定位,二值化已定位好的车牌图像,对处理过的车牌图像字符进行分割,并采用模板匹配法对分割好的车牌字符进行识别,同时选用100张不同场景、不同省份、不同品牌的汽车牌照,采用Matlab软件进行仿真实验。仿真结果表明,有79张汽车牌照识别正确,说明本文可以实现较为准确的车牌识别。该研究具有一定的实际应用参考价值。     

轻量级车牌识别卷积网络

为了提高车牌识别的准确性,提出一种轻量级车牌识别神经网络。车牌定位阶段,构造了深度为9的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),首先利用图像预处理与阈值分割融合的方式对车牌进行粗定位,然后对CNN网络进行模型训练,得到网络权重,最后将车牌候选区域输入到CNN模型来实现精准定位车牌。车牌识别阶段,构造了深度为11的CNN网络,首先对准确定位的车牌进行字符分割,并对分割后的字符进行归一化处理,然后将分割后的单个字符输入到CNN模型,实现对字符的识别,最后输出字符识别结果。通过实验验证,所搭建的两个CNN网络能够有效提升车牌的检测和识别准确率。     

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PSO-RBF神经网络的雾霾车牌识别算法研究

给出一种雾霾环境下车牌识别改进算法.首先利用改进的暗原色先验法对雾霾天气下的车牌图像进行去雾处理;然后经预处理、定位、分割与提取,得到粗网格特征矩阵;最后采用经粒子群算法优化的径向基函数神经网络进行识别.实验结果表明,系统去雾效果良好,且能缩短去雾处理的时间,有效提高雾霾天气下车牌识别的速度和准确率.     

基于RBF神经网络的车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别系统分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别4步.车牌准确定位是LPR系统中的关键,本文利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换方法对车牌图像进行水平校正,基于RBF网络的方法识别字符.在DELPHI 7.0环境下设计开发的车牌自动识别系统,经检验取得满意的效果.     

车牌字符图像分割技术的研究与应用

通过对得到的车牌图像中字符分割方法的研究,提出了一种如何从车牌图像中切分出正确字符图像的方法.方法首先采用降低维数的投影方法进行初分割识别,再结合车牌图像的先验知识进行过宽和过窄块的处理,以提高车牌字符分割的正确率.方法在实际的智能车牌识别系统中得到应用.     

车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究

为了提高车牌定位的实时性和有效性,利用车牌的几何特征和纹理特征,提出了基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法.由于车牌图像摄取的特殊性,使得拍到的车牌图像有不同程度的倾斜变形,而倾斜的车牌很难被分割和识别,必须对车牌定位之后的车牌图像进行倾斜矫正,该文给出了基于Radon变换的倾斜矫正算法.实验结果表明该车牌定位算法和倾斜矫正算法都是快速有效的.     

汽车牌照自动识别系统的设计和研究

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术.车牌识别包括图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌分割、字符识别等5个核心部分.这里提出一种基于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.该方法可以解决在有噪声和光照恶劣情况下车牌定...     

一种基于特征点的车牌识别改进算法

车牌识别技术已经成为公路交通自动控制与管理(RTACM)以及智能运输系统(ITS)中的一个重要组成部分。提出一种基于特征点的车牌识别改进算法,利用车牌的纹理特征和形状特征定位车牌区域,采用垂直投影分割车牌字符,通过统计特征点进行字符识别。实验结果表明,该算法能显著提高由于拍摄角度引起的车牌图像中字符拉伸、变形等情况下的识别率,同时缩短了识别时间。     

基于识别结果校正的车牌字符分割算法

在车牌识别系统中,字符分割发挥着承上启下的作用。由于外界环境如光照、尘埃的影响,造成预处理后的车牌图像产生字符断裂和粘连现象,造成分割错误,影响后续字符识别。通过研究多种字符分割算法,提出了一种结合垂直投影法、连通域分析以及通过模板匹配字符分类器的识别结果进行反馈校正的分割方法。分别对停车场车辆车牌、高速公路路口抓拍的车牌以及公路行驶车辆抓拍的车牌进行测试,其中停车场车牌可以实现98%以上的分割正确率,其余2种情况的正确率也在97%左右,表明该方法有实用性。     

基于LabVIEW IMAQ的移动车辆牌照识别

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从实时车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。通过对车牌识别中的图像采集与处理、车牌定位、字符分割和字符识别这4个核心技术的研究,在LabVIEW平台上,利用IMAQ强大的图像处理功能,对USB摄像机获得的实现车牌图像进行格式转换,灰度变换以及二值变换等预处理,将边缘提取与图像投影两种方法相结合精确定位车牌,最后根据特征匹配的方法识别出车牌字符信息。结果表明,基于IMAQ程序可以很好的对车牌图像进行处理,并在平均时间为3s左右情况下完成对车牌字符的识别。     

基于Gabor变换和LMBP神经网络的 车牌汉字字符识别

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节,汉字字符识别是其中的难点。提出用Gabor滤波器对灰度汉字图像抽取横、竖、撇、捺的4幅能量特征图像的方法,同时对Gabor滤波器组输出值进行非线性变换,使其适应于不同亮度和低质量灰度车牌字符图像的识别,最终采用网络法提取4幅能量特征图像的特征,用改进的BP神经网络作为车牌汉字字符的识别器,提高车牌识别率。     

车牌识别系统中的图像预处理研究

车牌图像预处理是车牌识别系统中的一个关键步骤,预处理的结果直接影响后续的识别结果.先对彩色图像进行灰度化处理,再进行目标二值化、滤波,从而实现车牌的精确定位和字符分割.采用形态学细化算法对图像进行未完全细化处理,再用剥皮算法对其进行细微处理,最后得到比较好的车牌图像.仿真实验表明,提出的细化算法克服了传统算法中的缺点,...     

基于小波矩的车牌字符识别研究

牌照字符识别是车牌识别系统中关键的一步,而字符识别的关键在于有效特征的选取.小波矩是小波多尺度分析与矩相结合的新的视觉不变量,图像的小波矩特征能很好地反映图像的局部和全局特征,并且具有较强的抗干扰能力.但不同的小波矩离散化方法在性能上有很大的差异.在分析小波矩和矩快速算法的基础上,引入了一种新的小波矩离散化算法用于车牌字符识别系统,以车牌字符图像的小波矩作为特征量,结合改进的BP神经网络实现了车牌字符的识别,获得了很好的识别效果.     

汽车牌照图像的预处理研究

讨论了平滑和二值化方法，提出了一种改进的适合汽车牌照图像自身特点的去噪及二值化方法，该方法将平滑和二值化结合起来，对螺丝钉、大污点、牌照边框、字符分割不当等引起的噪声非常有效，为正确的特征抽取提供了保证。