基于无线网络车牌识别系统识别算法的研究

字符识别是智能车牌识别系统研究的核心问题,针对有线网络车牌识别系统的缺点,将BP算法应用在基于无线网络的车牌识别系统上,重点讨论了用改进的BP神经网络方法对车牌字符的识别;根据我国最新机动车号牌GA36-2007标准,设计出了用于车牌识别的3个神经网络,用MATLAB完成了对车牌字母部分识别的模拟,采用隐层节点22,动量因子0.8进行训练,最后得出实验结果,达到目标误差小于0.001的要求;证明这种方法应用在基于无线网络车牌识别系统上是高效的.     

基于灰度图像的车牌识别系统

本文提出了一种基于灰度图像的车牌识别系统。车牌识别系统主要包括车牌定位和字符识别。为了快速准确地进行车牌定位,本文提出了一种基于字符连接特征的定位算法。在识别系统中,我们采用了一种二次字符识别的算法。     

基于MATLAB的车牌识别系统研究

本文着力于车牌识别系统的研究,结合MATLAB平台在图像处理方面的优势,提出一种基于MATLAB的车牌识别系统。通过图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别四个步骤实现车牌的有效识别。实验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率     

字符识别算法在车牌识别系统中的应用研究

本文以车牌识别系统定位后的车牌字符识别算法为研究对象,分析基于模板匹配的字符识别算法和基于神经网络的字符识别算法,将车牌字符进行分割处理,诠释字符识别算法在车牌识别系统中的应用。     

基于SVM与ANN神经网络的车牌识别系统

由于车牌识别系统中车牌位置精确定位难和车牌中字符识别率低等问题。本文提出了一种基于SVM与ANN神经网络的车牌识别算法。通过Soble边缘检测算法与形态学算法相结合来确定大致的车牌轮廓,结合车牌的外接矩形的面积与长宽比来筛选出符合车牌特征的候选区域,再利用SVM分类器来判断检测到的区域中是否是车牌,来最终筛选出是车牌的区域。对于筛选出的车牌利用ANN神经网络进行车牌字符的识别。经验证,该车牌识别系统能够适用于比较复杂的环境,且识别速度快,准确率相对较高。     

基于数字图像处理的车牌识别技术

基于计算机图像处理和模式识别技术的车牌自动识别技术是车牌识别系统的关键技术,所以为了满足在此方面应用的需要,急需在智能交通管理系统中引入车牌识别技术。本文就是主要讲述其在车牌识别上的应用,并分析了在车牌识别系统的基础上,主要包括车牌字符分割算法研究、车牌定位算法研究、字符识别算法研究和数字图像预处理算法研究等。     

BP神经网络在车牌识别技术中的应用

车牌识别系统作为智能交通系统的重要部分,对车辆定位、交通流量的监控具有重要的意义。在车牌识别系统中,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率是车牌识别系统最根本的问题。在多路监控系统中,所采集的车牌图像大小比较小,严重影响了车牌的识别率。采用优化的BP神经网络结构以及根据环境差异进行识别的方法,对车牌识别进行研究,研究实现了对较小的车牌进行准确的识别。     

利用Hough变换和先验知识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，该文提出了一种先分段，再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法，同时提出目标增强的预处理方法。大量实验表明，该算法较好地解决了以上问题，适用于各种质量的车牌图像，分割的准确率较高。     

基于深度学习的含堆叠字符的车牌识别算法

车牌识别是构建智慧城市交通系统的重要技术,当前车牌识别系统对于单行车牌已经达到了较好的识别和应用效果,但无法满足对包含堆叠字符的车牌的识别需求。针对该问题,提出了一种基于深度学习且不依赖于字符分割的方法以识别含堆叠字符的车牌。首先对倾斜、扭曲的车牌进行投影矫正;然后使用MobileNet-SSD算法检测定位车牌中的单排字符和堆叠字符;之后将堆叠字符送入基于CTC损失的堆叠字符识别网络,进行非字符分割的端到端识别。实验结果表明,该算法不仅对含堆叠字符的车牌具有较高的识别精度,同时对倾斜、扭曲等复杂环境下的车牌具有鲁棒性,极大提高了车牌识别系统的通用性。     

基于图像处理技术的车牌检测系统

车牌识别问题的智能交通管理系统,提出了应用图像处理技术对车牌进行识别。车牌定位、车牌分割、车牌识别是车牌识别系统的主要三个部分。     

车牌识别系统的研究

自从汽车发明并逐渐成为人类的代步工具以来,人们的生活节奏逐渐加快,而全球经济化形式的发展、科技的进步和人类生活水平的提高进一步刺激了对机动车保有量的需求。现代化的城市要建立有效的交通自动管理和调度系统。最有用的系统之一是车辆车牌识别系统,基于如今车牌识别系统所面临的问题,以及对车牌识别技术的前景分析,作者认为车牌识别系统可分为图像预处理、车牌提取、字符分割和字符识别四个部分,运用到sobel算子,SVM,霍夫变换,神经网络等具体的算法方法。     

基于HSV 色彩空间与数学形态学的车牌定位研究

车牌识别系统在高速路收费口与住宅小区车库管理中得到越来越多的应 用,车牌定位是整个识别系统实现的前提。基于灰度图像的定位方法和基于彩色车牌图像的 定位方法,实现效果均不大理想。在充分利用车牌先验信息的基础上,提出基于HSV 色彩 空间与数学形态学的车牌定位方法。先利用色彩信息对可能包含车牌目标的区域进行过滤, 再利用数学形态学技术生成连通区域,判断并生成正确的车牌区域,最后,使用radon 变换进 行倾斜校正。     

基于Matlab汽车牌照识别系统研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,提出一种基于Matlab的车牌识别系统有效解决了在自然背景下,车辆牌照的定位和字符识别的问题。实践验证,该系统在车牌识别方面效果明显。     

基于MATLAB的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仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

一种校园车牌快速识别系统的设计

针对一般校园车牌识别系统中存在的问题,综合校园车牌的特点,采用Matlab和C#联合编程实现车牌快速定位和识别,设计并开发了校园车牌快速识别系统。实践证明,该系统简化了识别流程,降低了硬件成本,识别效果较好。     

基于FPGA车牌识别系统的设计与实现

本文对传统的以通用数字信号处理器(DSP)为核心的车牌识别系统进行了改进,介绍了一种新的基于FPGA车牌识别系统。该系统主要通过摄像头采集汽车车牌图像,经过FPGA核心处理器对图像进行处理,识别出车牌号,并通过LCD显示。经过调试运行,该系统实现了车牌识别的功能,可运用于工程实践。     

基于像素分类的彩色车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的首要问题,车牌定位准确与否对整个系统的性能起着至关重要的作用.针对车牌定位困难,文章介绍了一种基于像素分类的车牌定位方法,该方法先利用车牌像素颜色RGB值不同,对像素分类,然后分析统计像素,确定车牌区域.实验表明,该方法定位准确率高,适用于任意背景、位置和光照下的车牌定位.     

超分辨率重建在车牌定位中的应用

针对车牌识别系统中由于采集图像分辨率低而造成的车牌定位效果较差这一问题,提出了一种基于凸集投影(POCS)的车牌定位超分辨算法,该方法能够提高图像的分辨率,保留原始图像的细节信息,准确地定位出车牌区域,为接下来的车牌识别提供了有力保障.     

车牌识别技术研究

车牌识别技术问题是近年来智能交通系统技术研究的热点问题,车牌识别技术主要包含三个部分:图像预处理、车牌定位及校正、车牌文字识别。本文介绍了复杂背景下车牌识别系统的实现方法。     

基于Matlab的车牌识别系统研究

车牌识别系统在现代化交通道路体系中应用广泛，主要应用在高速公路的电子测速、交通路口的违章监控等场景，对于实现交通智能化管理、维护社会稳定具有重要的意义。设计了一种基于Matlab的车牌识别系统，以某小区车库车辆识别系统拍摄的车辆照片为基础，解决了字符分割中两个字符投影连接无法分割的问题和字符“1”与“I”投影宽度较小致尺寸调整异常的问题，该系统算法简单实用，可以快速、准确地对蓝色车牌进行识别。