车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别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.     

一种车牌识别软件系统研究

针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足,提出了一种基于边缘两侧颜色检测的车牌定位方法;通过采用动态阈值调整方法,很好的实现了字符分割;对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验,根据汉字和数字、字母特征提取的不同,在对字符信息初识别时将汉字和数字、字母采用不同结构参数设置的神经网络进行识别,并对识别结果中包含的具有形体相近的字符提出了一种"不等权值"的方法。结果证明识别率有了明显提高。     

SVM在车牌字符识别中的应用

采用支持向量机方法实现车牌字符识别.根据车牌字符排列特征,构造了汉字、数字、字母、数字 字母4个最佳分类器,通过车牌字符的序号对每个字符进行对应识别,再将识别结果组合得到车牌号码.实验结果表明该方法具有较高的车牌字符整体识别率,达到了98.33%,识别时间仅为15ms,能够满足实际应用.     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

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。     

基于改进模版匹配的车牌字符分割

车牌字符分割是车牌识别系统中的关键技术之一。为了有效地对车牌字符进行分割,提出了一种基于改进模版匹配的新方法,该方法包括车牌区域图像预处理、车牌字符校正、车牌字符去边框处理和改进模版匹配的车牌字符分割处理等四个步骤。与传统的车牌字符分割方法相比,该方法不仅能够在正常条件下对车牌字符有效地进行字符分割,而且还可以有效地解决车牌字符粘贴、车牌字符残缺和车牌字符区域质量差等情况的车牌字符分割问题。实验结果表明,该方法具有算法简单、实时性强和分割效果好等优点。     

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。     

改进的基于投影的车牌字符分割算法

车牌识别（LPR）是智能交通系统中的一个重要环节,而字符分割是车牌识别中的关键部分。文中提出了一种改进的车牌字符分割算法。首先,该算法结合了数学形态学与二维otsu算法,提高了车牌定位的准确性和抗干扰能力。其次提出了一种新的二值化方法,与传统方法相比,能有效地减少字符粘连,锚点等问题带来的干扰。最后使用投影法分割出字符。实验结果表明：该方法实现简单,分割质量好,效率高,便于下一步的字符识别。     

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。     

基于字符包围盒特征参数的车牌定位分割研究

现有的车牌识别流程中,车牌定位和字符分割关联性较小,有效融合这两个过程可以提高检测的效率。为此,提出了一种基于字符包围盒特征参数的车牌字符定位分割算法。该方法首先使用高斯-拉普拉斯算子对车牌图像进行滤波和边缘检测,在此基础上,使用连通区域分析和轴对齐包围盒检测和表征边缘图像中的连通域,根据车牌字符的分布规律来筛选目标包围盒,最后基于目标包围盒中心点对车牌字符进行倾斜矫正和定位分割。实验结果表明,该方法可以有效地定位车牌和分割字符,准确率可达到93.5%。     

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。     

一种基于笔画特征的车牌前景背景分割新方法

车牌前景背景分割是车牌识别过程中的一个重要环节,其直接影响着其后的车牌识别过程的正确率.在以往的传统算法中,区分车牌前景背景的方法是基于字符面积小于背景面积的先验知识,其不适用于一些实际应用场景.本文提出了一种新的区分车牌前景背景的方法,不再基于传统的面积假设,而是利用了车牌图像中包含的笔画特征,文中实验论证了使用该方...     

车牌定位技术介绍与分析

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的效果直接影响车牌字符分割和识别,对车牌定位方法进行了介绍,结合车牌的固有特征,分析了目前车牌定位的方法,最后指出了现行车牌定位的热点与难点.     

基于数字形态学的车牌字符分割算法

随着科技的发展,车牌识别系统得到了很多应用。车牌识别系统包含三个部分;车牌定位、字符分割 和字符识别。车牌字符分割是车牌自动识别系统中的重要步骤。车牌字符分割中存在噪声干扰、边框影响、铆钉和 间隔符影响、车牌旋转、光照不均等问题。这些问题容易造成分割不准确,甚至分割错误。针对这些问题,提出一 种新的字符分割方法,采用基于数字形态学的连通区域法进行字符的分割,并结合现有方法提出一个完整的、行之 有效的字符分割方案,取得较好的实验效果。     

基于HALCON的车牌识别研究

为了实现车牌字符快速准确的识别,基于Halcon软件提出了一种二次阈值的车牌定位方法,根据车牌在HSV颜色模式中S通道的纹理特征进行一次阈值,获取车牌候选区域,其次校正车牌候选区域,最后进行第二次阈值,通过字符区域的最大(小)行(列)值确定出精确的车牌区域;在字符分割模块提出了一种汉字分割与其他字符连通域法相结合的方法。实验结果表明,这两种方法简单快捷、识别正确率高。