基于几何特征的车牌识别系统关键技术研究

车辆牌照是机动车身份识别的唯一标志,在目前的交通管理、智能监测等领域发挥着无可替代的作用。研究首先用数学形态学的方法对获取的车牌图片进行预处理,其次利用车牌区域矩形结构与面积值固定的几何特征实现车牌准确定位,最后再根据车牌内字符间间隔大,不会出现字符粘连且每个字符长度固定可设定阈值的几何特征得到车牌字符的精确分割。设计在Matlab实验仿真平台上完成,实现了车牌识别系统的三个关键环节。与之前的研究相比,实验结果表明所用的数学方法突出车牌定位的准确性和字符分割的精确性。     

基于图像处理的车牌识别系统的研究与实现

主要对车牌识别系统进行了功能性的研究和实现。车牌识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,主要包括图像采集、图像预处理与图像识别3部分。首先通过照相设备采集照片,然后对采集的图片进行预处理,包括灰度化、二值化、梯度锐化、降噪、分割图片、归一化等,再对分割出的字符用模板匹配法进行识别。     

车牌识别关键技术的研究与实现

车牌识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。车牌识别分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌定位是一个难题：车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。本文通过车牌的纹理和颜色特征,采用粗定位和细定位相结合的方法进行识别。     

一种车牌识别系统的设计与实现

提出一种基于Android系统的车牌识别系统,通过车牌识别预处理、车牌定位、字符分割与识别对车牌识别算法进行深入研究后提出具有较好容错性、鲁棒性的车牌识别算法,通过参考相关系统设计,利用VC++进行设计。     

车牌照识别系统设计

车牌自动识别系统可以分为图像采集、图像预处理、车牌定位、车牌预处理、字符分割、字符识别几大部分.每个模块即相互关联的,又有其自身的特点和技术.车牌定位是车牌识别的基础,本文采用水平和垂直的车牌定位算法;车牌字符的分割是进行单个字符识别的前提,本文采用一种垂直投影的字符分割方法;字符识别采用了BP神经元网络的方法.     

基于HALCON的车牌识别技术研究

结合机器视觉与计算机技术对车牌识别技术进行研究,以HALCON机器视觉软件为核心,采用局部阈值法根据车牌的形状特征对车牌进行定位;其次使用模板匹配对连通域的字符与车牌图像字符进行匹配,解决了汉字字符不连通的问题;最后采用多层感知器的OCR分类器对字符进行识别。实验结果表明,所提出的车牌识别方法成功率达90%以上,具有一定的实用价值。     

一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法

提出了一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法.该方法首先找到汉字的主体部件,然后根据汉字上下、左右、包围结构找到组成汉字的其它部件,并结合汉字识别结果对分割得到的汉字进行确定.最后,根据车牌字符串的结构特征找到其它字符.特殊车牌图像,要对字符和字符、字符和边界粘连的情况进行分裂,对部分字符进行合并.而且本方法还可以对定位出现车牌字符丢失情况进行重新定位,找到丢掉的字符.对大量车牌图像字符的分割,试验结果证明,该方法能够达到准确分割出车牌图像中字符的目的.     

车牌识别系统中字符分割技术研究

车牌识别LPR是智能交通中关键技术之一.字符分割是车牌识别的基础.但是,现实应用中,复杂背景、字符断裂或字符粘连等因素容易导致车牌字符分割失败.本文提出了一种新的字符分割方法--基于全局约束的字符分割算法,有效的解决了这些复杂的问题.本算法已在软件平台上成功实现,并使用大量从各种不同环境下采集的具有代表性的车辆图像作为算法测试数据源对算法进行测试,结果证明这种车牌字符分割算法的准确率得到了很大的提高.     

基于OpenCV的车牌识别系统研究

提出了一种利用OpenCV函数库来进行图像处理,并进行车牌定位、字符分割、字符识别的方法,定位时采用行列扫描的方法确定车牌上下和左右边界,然后对存在车牌倾斜的情况进行了校正,字符分割采用了垂直投影的方法,字符识别是采用模板匹配法,得到了很好的效果。     

基于神经网络的分阶车牌字符识别算法研究

为了提高复杂环境下车牌字符的识别率和识别速度,提出了一种基于BP神经网络和卷积神经网络(CNN)的分阶车牌字符识别算法。该算法第一阶段采用BP神经网络对车牌中的汉字、非相似字符进行识别;并在第二阶段用改进的CNN对车牌中的相似字符进行识别。最后通过实验横向、纵向对比,验证了该神经网络算法的有效性。实验结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,明显提高了车牌字符的识别率,同时减少了车牌的识别时间。     

基于数字图像处理的车牌识别专家系统的研究

车牌识别系统（License Plate Recognition,简称LPR）技术基于数字图像处理,是智能交通系统中的关键技术之一,同时它的发展也十分迅速,已经逐渐融入到我们的现实生活中。对车牌图像预处理、车牌定位与字符分割等技术进行了详细分析,从算法分析和实验研究两个角度,对LPR系统字符识别部分进行了深入研究。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。实验证明了文中的图像处理方法用于车牌识别的有效性。     

基于视频流的车牌识别研究及系统设计

该文深入研究从视频流中提取运动车辆进行车牌识别的问题,提出了一种车牌识别算法,根据该算法开发了基于MFC的视频流车牌识别可视化系统。算法采用三帧差分与背景消减相结合的方法提取含有运动车辆的关键帧,对关键帧进行灰度化,采用Sobel算子进行边缘检测,融合形态学处理对关键帧进行去噪,从而实现车牌的定位,用投影法结合字符特征对车牌字符进行精确分割,采用BP神经网络算法提取字符特征,输出字符识别结果,由此完成车牌字符识别。通过对50组不同的车辆视频进行检测识别,识别率(包含汉字)达到96%以上。     

一种汽车牌照字符分割的新方法

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。车牌分割是车牌自动识别技术的核心。本文介绍了一种基于区域增长算法和canny变换的汽车牌照分割新方法。该方法实现了汽车牌照的字符分割,分割准确率高、速度快。     

MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的应用

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数宇图像处理领域里的热点问题。本文介绍了MATLAB在汽车牌照图像处理识别系统中的应用。该系统实现了汽车牌照的字符分割。分割准确率高、速度快。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块,通过调用MATLAB函数来实现每一个部分处理过程,最后识别出汽车牌照。     

基于字符特征约束的自适应车牌校正提取

针对复杂多变环境中难以快速、精确提取车牌的问题,提出了一种利用字符特征智能校正提取车牌的方法。首先通过Gamma校正和Canny算子结合的方法在灰度图中实现自适应阈值边缘检测,解决了分割阈值选取的难题;然后应用字符特征约束条件提取特征轮廓,根据特征轮廓分布规律提取车牌候选区,避免复杂运算的同时提高了定位准确性;最后对候选区进行线性畸变校正并利用行灰度跳变统计实现了车牌真实性验证和精确提取,为后续的识别工作提供了良好条件。对不同环境中随机采集的700幅高清图像进行测试,综合提取准确率为96%,提取车牌字符规整、无多余残留信息。实验结果显示,该方法对图像中车牌状态、背景环境、光照条件等限制极少,具有更广的适用范围和更强的鲁棒性。     

基于统计边缘跳变次数的车牌定位算法

简要描述了车牌识别系统的总体结构,并在研究了经典图像分割和定位算法后,提出了一种简单实用的车牌定位算法,即“基于统计边缘跳变次数的车牌定位算法”。实验结果表明,该算法在应用仿真中取得了良好的效果。     

车牌定位算法的硬件实现

车牌定位技术是整个车牌识别系统的关键技术,也是最难点技术,准确的车牌定位算法有助于识别系统后续工作的顺利进行。通过对车牌定位算法的深入理解和研究,从车牌定位的准确性、实时性、经济性三个方面考虑,设计了一种基于灰度图像的实时定位算法。算法主要包括对车牌的灰度图像进行水平差分、边缘检测和数学形态学运算,最后完成车牌区域的正确查找。为了进一步提高算法的实时性,利用Altera开发的DE2-115 FPGA为开发板,搭建了定位算法的各个模块硬件电路。实验结果表明,该算法在车牌定位的领域具有良好的性能。     

基于数学形态学的车牌定位算法

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节，直接影响车牌识别的准确率。利用Sobel算子对汽车图像进行边缘检测，并运用数学形态学的膨胀、区域填充以及腐蚀对二值图像进行处理，可以得到几个车牌候选区，然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值进行综合的分析方式，能准确定位车牌区域。实验结果表明，车牌定位准确率在95％以上，定位时间为0．15s，并适用于不同环境。     

一种快速实用的车牌定位算法

汽车牌照定位是一个较难解决的图像分割问题,数学形态学为此问题的解决提供了一个有力工具。本文根据我国车牌的几何形状特征,设计了一种基于数学形态学的车牌图像分割方法,使系统的运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高。大量实验结果表明,该方法定位效果好、速度高,同时适于对有噪声及复杂背景的车牌图像进行分割。