车牌实时识别方法的研究

介绍了基于图像分析的车牌实时识别的过程，提出了图像预处理、车牌提取、二值化、字符分割、识别理解等研究方法，通过实验仿真取得了令人满意的结果。     

计算机图像处理技术在车牌识别中的应用

阐述计算机图像处理技术的特点,工作原理,图像处理技术在车牌识别中的应用,包括图像预处理、车牌定位、车牌倾斜的校正、车牌字符的分割与识别。     

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。     

新形势下智能交通系统中的车牌识别技术研究

车牌识别技术作为当前交通发展的热点问题,也是构成交通系统智能化和现代化的重要因素.本文通过对车牌字符以及车牌字符分割法进行研究,提出了智能交通系统车牌识别技术.     

图像处理在车流量识别中的应用研究

在车流量识别系统中,最关键部分就是车辆的图像处理.本文主要介绍了基于MATLAB的车辆识别系统以及图像处理的过程,并采用Canny算子边缘检测方法与形态学方法相结合对图像进行边缘检测及特征提取,提高了车辆计数的准确性,具有重要的实用价值.     

基于图像处理技术的汽车牌照识别系统设计

针对车牌定位、动态车牌照字符识别等问题,基于计算机视觉、图像处理与模式识别技术,同时采用BP神经网络对车牌进行精确定位,并利用模板匹配法进行车牌照字符识别的设计与实现方法。该方法的识别率较高,能够满足实际应用。文中同时对识别结果误差的产生因素进行了详细的分析。     

基于图像处理的摩托车车牌识别研究

如今,交通工具对人们的生活起到了巨大帮助,摩托车也广受大众的喜爱,数量众多的摩托车使其管理成为了一个难题,如何识别车牌以便更好地管理摩托车辆成为关键所在。本文通过对原始图像的预处理、车牌定位、字符分割、字符识别过程,实现了对摩托车车牌的识别,达到了预期效果。     

图像分割技术在车牌识别系统中的应用

智能车牌识别系统由图像获取、图像分割、数据库管理等几部分组成，图像分割部分在整个系统中的地位非常重要，因为图像分割质量的好坏直接影响到后端处理的效果，所以通过对人的视觉系统的分析，根据视觉特性对数字图像处理中的图像模型建立及图像分割技术进行分析和讨论，并以智能车牌识别系统实例说明其在实际中的应用。     

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.     

车牌识别中的图像预处理研究

车牌图像预处理是提高车牌识别系统后续环节运算效率的重要步骤,尤其对车牌定位起着至关重要的作用。分析现有的图像预处理方法的特点及作用,比较不同方法的处理效果。有效的预处理方法,不仅能够提高图像对比度、消除噪声,还有助于去除多余的干扰、背景等信息,降低伪车牌区域出现的概率。     

基于公路收费系统的车牌定位与字符分割算法

针对收费站点环境的特殊性,在使用新的边缘检测与图像二值化方法的基础上,提出了仅基于车牌特征信息进行车牌定位与字符分割的算法。经过现场检测,该算法定位与分割准确率较好,且具有很好的鲁棒性,车牌定位准确率为98．7％,字符分割正确率为99％。     

车牌检测与识别算法研究

车牌识别技术是智能交通的重要组成部分,是一种利用车牌对车辆进行识别的图像处理技术.本文结合实际情况,分析车牌识别技术的研究难点,论述常用的研究方法,分析车牌识别算法的研究成果及其局限性.通过回顾近几年国内外的相关文献,重点关注近年来不同的车牌检测与识别算法,讨论研究算法的优缺点,并对未来发展趋势进行展望.     

基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别系统设计

文章提出了一种基于LabVIEW和Vision Assistant的车牌识别方案。系统使用Vision Assistant的颜色阈值、高级形态学及光学字符识别等函数,实现了对车牌图像的预处理和车牌区域定位以及车牌字符分割、字符训练和识别,使用LabVIEW程序完成车牌的显示。使用数百张车牌图像对该系统进行验证,结果证实该方案是可行的,系统是可靠的,可以快速、准确定位和识别车牌。     

一种基于灰度图像的车牌快速定位算法

在图像增强的基础上,对得到的二值图像进行处理从而得到特征图像,对特征图像进行水平扫描与垂直投影并结合车牌的先验信息来确定正确的车牌区域,实验结果表明该方法能够正确快速地定位车牌区域。     

HALCON软件在车牌图像处理中的应用

作为智能交通的核心系统部分以及交通管理自动化的重要手段,车牌识别技术的任务是分析、处理汽车监控的实时图像,自动识别汽车牌号。该文基于HALCON软件研发平台,重点研究交通车辆车牌识别技术中的车牌图像的获取、灰度化、预处理、车牌字符分割等技术。     

关于车牌识别图像预处理技术的研究

随着交通事业的飞速发展,ITS系统在道路交通领域占有极其重要的位置。通过智能化的车牌识别方式,可以对机动车进行自动进行记录、查验、监控、报警,在很多情况下可以有很好的适用性。本文主要介绍了在图像预处理阶段利用图像灰度化以及一种图像灰度增强方法初步处理被捕捉图像,随后叙述了边缘检测的工作原理及意义,并对传统边缘检测算子进行了分析和介绍,并描述了各个算子在实际应用的优点和不足。     

一种自适应车牌识别系统设计方法

基于多种格式车牌的共性,提取车牌图像的纵向边缘,然后根据车牌区边缘灰度跳变和边缘密度等特征,采用一系列步骤去除无效和干扰边缘,保留类车牌特征区域;通过横向形态学运算,使类车牌区闭合,有效克服了形态学结构元素难以随车牌大小变化自适应选取的问题.基于扫描线种子填充算法来搜索车牌区域,利用颜色信息进行反色判断,并基于边缘检测的方法来进行车牌区域二值化,利用形态学和连通域检测方法进行字符的精细切分.对实际场景中大量车牌样本加以验证表明,算法准确率高,对车牌大小自适应性良好,具有较好实用价值.     

基于图像处理技术的车牌识别研究

本文主要探讨车牌识别过程中图像处理技术的应用,主要包括图像预处理中灰度化处理、二值化处理、直方图处理以及滤波.车牌检测中的常用算子,如prewitt算子、roberts算子、sober算子和拉普拉斯算子.最后给出车牌字符分割与识别的步骤和结果.     

车牌自动识别技术探讨

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。     

车辆识别及控制系统

本文从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等车牌识别技术进行了深入研究,编写了车牌识别软件,利用步进电机实现了对车辆出入的自动控制。