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提出并构建了一个新颖的实时光电混合车辆牌照识别系统.系统摄取车辆牌照,由计算机完成牌照字符的分割和提取后,送入光学体全息子波关联存储协处理器进行牌照识别,该协处理器具有瞬间多通道并行相关特性,并采用子波变换提高系统的鉴别能力.实验结果验证了系统各项功能的可行性 相似文献
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对典型的车辆牌照字符识别算法中的去噪校准算法进行了研究和分析,在此基础上提出一种新型去噪算法,通过提取分割字符的积分投影波形进行EMD与SG联合去噪后重构字符,克服了字符特征模糊的缺陷,为车牌字符识别提供了可靠的字符特征。 相似文献
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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. 相似文献
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汽车倾斜牌照中字符的定位与提取 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了汽车图像中倾斜汽车牌照字符的定位与提取算法。该算法针对汽车牌照的灰度特点,先确定牌照的位置,并从背景中分割出来。对二值化车牌定位图通过Hough变换,计算出车牌主要直线的倾斜角度,通过插值旋转后,重新确定车牌字符的边界,最后精确地提取出汽车牌照中的字符。与其它传统的方法比较,该方法在运算速度和精确性上有一定优势。 相似文献
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车牌自动识别技术探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别。该技术对采集到的汽车图像进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。 相似文献
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特征点匹配法实现汽车牌照的快速识别 总被引:7,自引:1,他引:6
本文在模板匹配法的基础上,根据汽车牌照本身的特性,提出了特征点匹配识别的方法,选取能够区分各字符的若干特征点,进面最值得到各字符的编码、通过判断达到识别汽车牌照的目的。本方法减少了冗余信息,大大提高了识别速度。 相似文献
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对当前典型的车辆牌照字符识别算法进行了研究和分析,在此基础上提出一种新型算法,通过提取一些具有表征性的字符结构特征构建合理的判决树进行有效识别.采用车牌识别系统中分割出的一些数字和字母进行识别仿真,实验结果表明该算法简单、快速、高效,在复杂的噪声环境下同样具有较高的识别率. 相似文献
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在对车辆牌照识别系统研究的基础上,采用基于灰度二值化的连通域搜索的车牌照粗分类算法,彩色模型的车牌照字符切分算法和加权组合特征的字符识别算法,通过实验,设计出一个有效的车牌照识别系统。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 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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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。 相似文献
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A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge‐based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three‐layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined. 相似文献
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车辆牌照的准确定位是车牌识别系统中的关键步骤,利用车牌区域丰富的边缘和纹理信息以及车牌自身的特征,提出一种基于多尺度小波边缘检测的车牌定位方法.该方法能够更好地解决在复杂背景和复杂光照下的车牌定位.首先用图像增强和多尺度小波算子提取出车牌图像的边缘,然后利用数学形态学和连通区域标记的方法对车牌进行初步特征提取去除伪车牌区域,最后采用水平垂直投影法进行车牌的精确定位.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,对复杂背景下的车牌具有很好的鲁棒性和实时性. 相似文献