基于图像处理的静态车牌识别技术

车牌识别技术(LPR)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,无论从学术方面还是实际应用方面都值得深入地去研究.从提高识别的准确性、实时性和稳定性等方面考虑,提出了一种基于车牌颜色的定位法,基于字符特征的分割法,基于模板匹配的识别法.实验表明,这种算法操作简单、识别率高,具有良好的推广应用前景.     

基于帧差法和背景差法融合的车流量检测方法

研究优化车流量检测准确度问题。针对运动目标速度和外界环境都是影响车流量检测准确性,容易造成车流量的漏检和误检等。为了克服传统算法所存在的缺陷,在现有算法的基础上,提出了一种融合帧差法和背景差法的智能车流量检测方法。首先利用帧间差分方法为主,结合减背景方法为辅,然后通过一种迭代阈值分割法滤除噪声并对背景进行实时更新。完成了多车道的车流量检测,并进行了仿真,结果得到多组数据,并提高了计算准确率。仿真结果表明,改进方法可有效地提高了车流量检测精度。