车牌图像分类识别技术研究

在现阶段的交通管理领域,普遍应用车牌识别系统是交通信息化的一个重要组成部分。为了提高车牌图像识别技术应用的效果,文章围绕车牌图像分类识别技术做出分析,在保证车牌图像识别精度基础上提高识别的效率。本文首先介绍车牌图像分类识别技术,了解该技术基本情况;其次介绍车牌图像采集技术、车牌图像特征值提取与分类器、车牌图像处理技术3种车牌图像分类识别的常见技术,了解不同技术在车牌图像分类识别中的应用要点;最后提出加大采集图像内容与质量控制力度、建立车牌识别样本数据库、明确车牌图像识别规范3点建议,明确今后车牌图像分类识别技术的发展方向,以期能够为今后车牌图像分类识别的发展夯实基础。     

基于BP神经网络的车牌识别建模及实现

为更加准确的识别车牌信息,本文研究设计了基于BP神经网络的车牌识别模型.通过数字图像处理技术预处理车牌图像、定位车牌区域、分割车牌字符,最后采用BP神经网络技术实现车牌字符的识别.通过MATLAB软件仿真实验,取得了较好的识别结果.     

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。     

基于高清车牌识别的交通诱导信息发布系统研究

随着CCD图像传感器、模式识别、图像处理等技术的不断发展,高清车牌识别具有抓拍率、识别率高,图像清晰直观的优点,作为城市交通诱导信息采集将会有助于提高信息的质量和诱导信息预测的准确性。本文基于高清车牌识别系统下的城市交通诱导系统建设问题进行了探讨。首先概述了传统检测器和高清车牌识别的特点,然后阐述如何通过高清车牌识别技术来实现交通诱导系统的系统结构、功能实现以及在实际中的具体应用。由此来展现基于高清车牌识别技术的交通诱导系统的实用性及可操作性。     

基于彩色数字图像的车牌识别研究

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。     

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.     

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。     

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。     

基于MATLAB车牌图像识别的设计与实现

车牌识别系统是计算机视觉在智能交通领域的重要研究课题,其主要功能是通过数字图像处理技术、计算机技术和通信技术对车辆身份即车牌号码进行识别,并将其存储或输出到显示设备上。文章就车牌识别系统中的车牌识别技术开展研究,分别对车牌图像预处理、车牌定位模块、车牌字符分割模块以及车牌字符识别模块进行了分析。     

基于树莓派的车牌识别系统的设计与实现

车牌识别技术是智能交通管理系统的重要组成部分,在交通监控及车辆管理等方面被广泛应用。该系统设计与实现了基于树莓派开发平台的车牌识别。该系统通过红外避障传感器获取车辆信号,高清摄像头获取车辆图像数据,树莓派将采集好的图像上传至服务器,PC端对接收到的车牌图像进行预处理、分割、字符识别等操作,最后语音播报识别结果。实验结果表明,基于树莓派的车牌识别系统设计简单,容易实现且实现了图像的快速采集,传输与识别功能。     

车牌识别系统应用场景识别率的研究

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术来实现。车牌识别系统广泛应用于高速公路出入口、城市交通、停车场等场景。     

小波变换和神经网络在车牌识别中的应用

介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程，阐述了小波变换和神经网络的基本理论，详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段（即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别）中的应用，最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。     

基于MATLAB的车牌自动识别系统开发与设计

车牌自动识别系统是基于MATLAB平台仿真实现的,里面主要包括拍照截取图像、图像预处理、车牌字符分割、车牌定位、车牌字符识别、识别车牌几大关键步骤。车牌自动识别系统是通过特定区域的汽车进行拍取含有车牌的照片,经过预处理图像,完成车牌图像提取,自动对字符分割,进而正确识别出车牌号码。     

基于卷积神经网络的复杂光照变化车牌图像识别

为解决车牌图像识别因复杂光照变化,导致车牌图像识别质量差的问题,提出基于卷积神经网络的复杂光照变化车牌图像识别方法。先采用复杂光照变化下车牌图像核心目标增强方法,对车牌图像核心目标进行有效聚类增强;再将复杂光照变化下核心目标增强后的车牌图像,作为基于深度可分离卷积网络的车牌图像识别方法的输入样本,导进卷积神经网络中,获取车牌图像特征图,然后将其变换为特征序列,通过双向循环神经网络,学习与预测车牌图像特征序列,实现对复杂光照变化下车牌图像的识别。实验结果表明,所提方法的识别精度高达0.99,比同类方法的识别精度高;在车牌图像数量逐渐增多时,该方法识别耗时仍低于2 s,识别效率显著。     

基于ARM平台的车牌识别系统的设计与实现

针对车辆出入库管理中存在的问题,提出了基于ARM嵌入式平台的车牌识别系统的设计和实现方案,论述了从车辆图像抓取、图像预处理、车牌区域识别、文字分割、文字识别等过程中所涉及的理论和技术问题,提出了基于POSIX规范多进程技术进行系统整合的方案。     

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.     

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。     

基于LabVIEW Vision的车牌识别系统设计

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。     

基于图像的车牌缺损区域恢复识别算法研究

针对当外界天气、光照条件恶劣的时候,存在采集的车牌图像像素丢失的问题,导致无法准确识别车牌内容,文中提出一种基于改进高斯模型的残缺车牌图像像识别算法.首先对待检测图像进行亮度补偿、边缘检测、倾斜校正等预处理,通过将图像划分为若干个矩形子区域,计算各子区域的灰度平均值作为提取的图像初始特征,计算初始特征的先验概率并对后验概率进行修正,实现了对缺损区域特征值的校正,最后建立高斯模型完成车牌图像的识别,克服了传统方法无法准确识别残缺车牌图像的问题.实验证明:这种方法能够准确识别恶劣天气下的车牌图像像,取得了不错的效果.     

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。