车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。     

车牌识别系统的关键技术分析

车牌识别技术在实际生活场景已有了广泛的使用,文章主要分析采用MATLAB实现车牌自动识别的图像处理算法。使用的图像处理技术包括图像灰度化、Radon倾斜校正、边缘检测、形态学处理、字符分割算法、模板匹配等。在实验结果分析中,使用50张不同的车牌图像进行实验,发现能够正确识别的有41张,识别正确率达82%,识别正确率较高。     

基于VC^＋＋的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别。     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别（LPR）系统是智能交通系统中的重要组成部分，该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位，接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理，然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别(LPR)系统是智能交通系统中的重要组成部分,该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理,然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

基于Matlab的车牌识别系统研究

车牌识别系统在现代化交通道路体系中应用广泛,主要应用在高速公路的电子测速、交通路口的违章监控等场景,对于实现交通智能化管理、维护社会稳定具有重要的意义。设计了一种基于Matlab的车牌识别系统,以某小区车库车辆识别系统拍摄的车辆照片为基础,解决了字符分割中两个字符投影连接无法分割的问题和字符“1”与“I”投影宽度较小致尺寸调整异常的问题,该系统算法简单实用,可以快速、准确地对蓝色车牌进行识别。     

车牌识别关键技术的应用研究

车牌识别系统包括图像预处理、车牌定位与提取、字符分割和字符识别等几大模块。对这些关键技术、算法进行了研究,分析了现有方案的优缺点,结合我国车牌的特点与系统的实际应用,对一些关键技术进行了优化,提出了相应的解决方案,并实现了车牌自动识别系统。     

车牌识别系统的设计与实现

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。     

基于灰度图像的车牌识别系统

本文提出了一种基于灰度图像的车牌识别系统。车牌识别系统主要包括车牌定位和字符识别。为了快速准确地进行车牌定位,本文提出了一种基于字符连接特征的定位算法。在识别系统中,我们采用了一种二次字符识别的算法。     

基于神经网络的车牌识别技术的研究

汽车牌照识别技术研究与实现一直是现代化交通发展中倍受关注的问题,也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。本文深入研究了基于神经网络的识别技术,提出了一种基于多个神经网络的字符识别方法,实现了车牌字符识别。     

基于Matlab汽车牌照识别系统研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,提出一种基于Matlab的车牌识别系统有效解决了在自然背景下,车辆牌照的定位和字符识别的问题。实践验证,该系统在车牌识别方面效果明显。     

一种完整的汽车牌照识别算法

以快速准确识别汽车牌照号码为目的,在充分利用牌照纹理特征和投影特征的基础上,运用灰度变换、边缘检测、形态学处理、Hough变换、二值化处理等多种图像处理方法,分牌照定位、字符分割、字符识别三步实现汽车牌照的识别,在处理过程中考虑并解决了现实拍摄的图像中可能存在的噪声污染、牌照倾斜、牌照颜色多样化、光照不均等不利条件;整个识别过程在VC++环境下编程实现,经对多幅图片的处理实验表明,该系统运算速度快,识别率高。     

汽车牌照识别技术的研究

该文首先综述了汽车牌照识别系统的构架,然后介绍了车牌定位、车牌字符识别的算法,最后对各种车牌识别技术作了一下比较,提出今后一些研究方向。     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

基于字符特征与支持向量机的车牌字符识别

首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

基于图像处理的车牌识别研究

针对智能交通管理系统中的车牌识别问题,提出应用图像处理技术对汽车的牌照进行识别。车牌定位（LPL,License Plate Location）、车牌分割（LPS,License Plate Segmentation）、车牌识别（LPR,License Plate Recognition）是实现车牌识别系统的最主要的三个部分。先采用HSV模型和RGB模型识别与分割彩色图像,并初步定位车牌图像;再采用radon变换实现车牌的倾斜校正,用投影法对车牌进行定位和分割;最后通过语音读出识别到的车牌信息。通过MATLAB编程进行实验仿真,结果表明利用图像处理技术能够快速地识别出汽车牌照,是一种研究车牌识别的有效方法。