改进神经网络算法在车牌识别中的应用

研究现代智能交通管理中的车牌准确识别问题.由于车牌图像存在模糊不清、倾斜,分割后字符图像笔画粗细不均、断续不完整等特殊性,导致传统车牌识别算法识别速度慢、识别正确率低,不能适应车牌识别的实时性要求.为了提高车牌识别正确率,提出一种BP神经网络的车牌识别算法.该算法首先对车牌字符图像进行归一化处理,消除图像中无用信息,然后对车牌字符进行特征提取,消除笔画粗细不均、断续不完整等影响,再将提取车牌字符特征输入到BP神经网络进行学习和识别,并采用动量因子和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,加快其收敛速度,从而提高识别的实时性.仿真结果表明,改进用BP神经网络提高了车牌识别正确率和识别速度,缩短了识别时间,适合于实时性强的智能交通管理系统应用.     

基于BP网络的车牌数字识别

本文论述BP算法的实现以及在利用BP算法时应注意的几个问题,然后利用BP网络对经过图像预处理,并归一化到12×8象素大小的车牌图像中的阿拉伯数字位图进行识别。实验结果表明,采用本文提出的BP网络识别方案,算法简便,识别率高,同样可适用于强噪声环境中的印刷体字符识别。     

车牌识别技术研究

利用图像处理技术以及神经网络技术对汽车牌照自动识别系统进行研究。在所摄的含有车牌的汽车照片中,先获取车牌位置,再把车牌的各个字符分割,提取出各个字符的特征,再利用BP神经网络进行识别,从而获取车牌号码。     

车牌识别中的颜色分析

车牌识别在交通系统中有着许多应用。用计算机和CCD摄像头识别出汽车牌照号码的车牌识别系统,已经广泛应用到高速公路不停车收费,车辆检测,停车场监控与管理,路面行驶车辆监控等犤1犦应用中。文章提出了一种在车牌识别中进行颜色分析的方法。这种颜色分析方法可以高效地去除错误的候选车牌区域。     

智能车牌识别系统设计与实现

针对识别速度的要求,提出一种车牌识别系统的设计与实现,详细介绍了系统中所采用的车牌定位及字符识别的算法。     

车牌识别技术研究

利用图像处理技术以及神经网络技术对汽车牌照自动识别系统进行研究.在所摄的含有车牌的汽车照片中,先获取车牌位置,再把车牌的各个字符分割,提取出各个字符的特征,再利用BP神经网络进行识别,从而获取车牌号码.     

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。     

数字图像处理技术在车牌识别中的应用

讨论了数字图像处理在车牌识别中所使用的各种技术,对于车牌边缘检测和车牌字符分割等关键处理技术进行了较为详细的论述。     

AdaBoost算法在车牌字符识别中的应用

提出了一种基于AdaBoost的车牌字符自动识别算法。AdaBoost是一种构建准确分类器的学习算法，它将一族弱学习算法通过一定规则结合成为一个强学习算法，从而通过样本训练得到一个识别准确率理想的分类器，将之用于车牌字符识别，对车牌图像进行实验，对车牌字符样本进行特征提取，用特征来训练有效分类器，用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟，结果证实此算法对车牌字符识别有一定准确性，具有良好的效果。     

字符识别算法在车牌识别系统中的应用研究

本文以车牌识别系统定位后的车牌字符识别算法为研究对象,分析基于模板匹配的字符识别算法和基于神经网络的字符识别算法,将车牌字符进行分割处理,诠释字符识别算法在车牌识别系统中的应用。     

视频图像中的实时车牌识别

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用。本文提出一种对视频图像进行实时操作的车牌识别方法。利用边缘特征，使用快速的边缘点连接算法生成连通区域，进行车牌的检测定位，结合字符小波特征实现准确的识别。算法平均消耗时间在40ms以内，定位准确率达99．5％，完全识别率在91％以上。实际采集数据实验结果证明，本方法速度快、准确率高、实用性好。     

BP神经网络在车牌识别技术中的应用

车牌识别系统作为智能交通系统的重要部分,对车辆定位、交通流量的监控具有重要的意义。在车牌识别系统中,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率是车牌识别系统最根本的问题。在多路监控系统中,所采集的车牌图像大小比较小,严重影响了车牌的识别率。采用优化的BP神经网络结构以及根据环境差异进行识别的方法,对车牌识别进行研究,研究实现了对较小的车牌进行准确的识别。     

智能监控交通系统中车牌识别技术研究

随着我国国民经济的高速发展,汽车数量大幅度的增加,国内高速公路、城市道路、停车场等设施越来越多.对交通控制、安全管理的要求也日益提高.在国内外,智能交通系统(rrs)已成为当前交通管理发展的主要方向.车牌照识别(LPR)系统的研究与开发,是现代化交通发展的热点问题,也是影响交通系统智能化、现代化的重要因素.本文对车牌字符识别和车牌字符分割等方法进行了分析研究.     

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。     

基于改进的BP神经网络车牌识别的研究

近年来,城市智能交通系统发展的很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种重要手段,也引起越来越多关注.本文对车牌识别的形态进行深入研究,应用了改进的BP神经网络算法.实验结果显示这个方法可以更高效的识别车牌并且建立一个良好的未来车牌识别技术的基础.     

OpenCV在车牌识别中的应用

为利用智能手机进行车牌识别,研究了OpenCV在车牌识别中的应用。首先介绍了OpenCV及车牌识别的工作流程,然后论述了OpenCV在车牌定位、字符分割和字符识别中的具体应用。实验结果表明识别效果良好,为在Android等智能手机上进一步开发车辆信息管理系统奠定了基础。     

基于形状上下文识别算法的车牌识别研究

研究图像文字准确识别问题.由于目标图像形状复杂,蜕化后的车牌文字发生形变、残缺等,影响图像识别的精确性.为了实现自动文字识别和判断,提高准确率,提出了一种利用形状上下文特征的车牌文字快速识别算法.首先利用将车牌图形进行定位和二值化处理,然后提取文字的轮廓,对轮廓上的点求取形状上下文特征.采用Contrario算法,形状自身的统计特性来设置判别阈值,实现车牌文字识别的完全自动化处理.进行仿真的结果显示,新提出的方法能准确的将车牌字符与标准字符进行比对并进行识别,特别在图像蜕化和发生形变的时候,能保持识别的准确率,证明识别方法可以方便的拓展到其他类型的文字处理系统中,可为图像文字识别提供有效手段.     

神经网络在车牌识别中的应用

介绍了中国车牌识别的研究背景和现状,提出了一种基于神经网络的新方法,并设计了一种没有直接预处理的车牌像素图像的卷积神经网络结构。该图像变换适用于利用原始车牌来增加训练数据库。实验结果验证了本车牌识别方法的鲁棒性和有无车牌的识别效率。     

数字图像处理技术在车牌识别系统中的应用

随着数字图像处理技术及交通智能化的发展,图像处理技术在当前的智能交通系统中,扮演着极其重要的角色。本文主要针对数字图像处理技术在智能交通系统中的应用,特别是其在车牌识别系统中的算法应用做了详细的阐述,并对技术难题和发展趋势做了深入的探讨。