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的汽车牌照识别程序

车牌识别技术是公安执法系统、高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车管理系统等诸多与智能交通相关的应用系统的核心技术,可以起到节省人力成本、提高效率、改进管理体系等作用。随着我国汽车数量的迅速增加,车牌识别技术呈现出巨大的经济价值和现实意义。而车牌定位是车牌识别的前提,本文主要介绍了基于Matlab开发基于字符分割和字符识别的有关数字图像处理的车牌数字识别系统。     

基于GID的车联网体系架构研究

目前,物联网技术在中国蓬勃发展,作为物联网的具体应用,车联网获取车辆运行参数和道路等交通基础设施使用状况,感知实时道路交通路况,提供丰富的智能交通综合服务。文章基于一种创新型的GID(全球智能身份识别)技术构建车联网体系架构,指出其三大特别功能,提出基于GID的三层车联网网络分层,在此基础上分析"端-管-云"协同的三层体系的ITS(智能交通系统),最后分析基于GID的各种车联网应用。     

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。     

基于单片机的智能车库管理系统设计

智能车库管理系统是集计算机技术、图像识别与处理、自动控制、网页编程技术为一体的全自动综合系统。该系统以车牌识别为基础,以车牌号为中心,车辆进出无需停车取卡,联合多个停车场提供车位实时查询、车位预约的功能,收费由系统自动完成无需人为参与。     

车牌识别技术的发展及应用

伴随着我国经济贸易的不断发展,车辆的使用情况也日益增加,我国传统的公路管理处罚条例已经不能够顺应我们时代的发展,我国需要一份智能的交通管理系统来进行实际的交通管理工作,车牌识别系统是进行智能交通管理系统中的一个重要识别内容,在交通运输管理中承担着重要的职责,因此,车牌识别技术对于交通安全和市区治安达到交通自动化的智能交通管理起到积极的意义。     

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BP网络的车牌字符识别系统

1引言车辆牌照是汽车唯一的管理标志,通过它可以检索车辆的各项重要信息,实现车辆控制、运输安排、停车管理、自动收费和事故处理等功能。车牌识别技术大体上由图像实时采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个核心部分组成,其中字符识别是VLPR的关键技术,直接影响车牌的识别率。神经网络技术以其强大的分     

MAZ—VIS车牌自动识别系统

车辆的自动识别是现实生活中的一个重要的问题,尤其在交通监控、入场控制、边境、海关以及停车库管理、收费公路等领域,这种技术的全球需求量很大。车辆识别中的一个明显方式是对车牌的识别,车牌犹如车辆的身份证。 MAZ-VIS是一种车牌自动识别系统,该系统自动识别的车牌先由摄像机录入,再经图像处理。一套完整的MAZ-VIS系统由智能识别软件和通用的硬部件组成。该系统备有连接栅栏装置、指挥中心数据库、自动出票机     

基于Android手机的车牌识别管理系统

针对违法停车车辆的管理问题,设计了基于Android系统手机上的车牌识别管理系统。该系统包括:车牌自动识别模块、违法停车位置自动获取模块和数据显示模块。执法人员在Android系统手机上运行该系统,通过Android手机摄像头对违法停车车辆进行拍照取证的同时,可以自动获取车牌号码、违法停车时间和位置等信息,将信息通过3G网络发送到服务器存储,与传统的违法停车车辆的管理与登记相比,可以大大减少执法人员的工作量,给违法停车车辆管理带来极大的便利。     

基于YOLOv5和LPRnet的车辆精细化识别研究

随着中国汽车数量的增加,市场上大规模车辆管理的复杂性也在增加。在采矿、建材运输等相对复杂的环境中,车辆的精细化管理变得更加困难,车牌识别技术在车辆管理中发挥着重要作用。传统车牌识别算法主要基于以下三个步骤:利用像素信息确定车牌的位置,将车牌标记从位置中分离出来,在定位的基础上进一步识别单个字符;这种方法可以处理生活中相对简单的车牌识别场景,但针对复杂的场景如矿山车辆、大部分车牌被灰尘覆盖、车牌变形等,传统车牌识别算法很难表现出很强的鲁棒性,并且经常识别错误。与传统的车牌检测方法相比,文章基于YOLOv5和LPRnet识别方法,利用几何校正原理改进算法,对车辆外观和车牌进行识别,实验结果充分体现了基于YOLOv5和LPRnet识别方法在复杂环境中精细化识别车辆的优势,车牌的综合识别率提高至95%。     

基于卷积神经网络的免字符分割车牌识别算法

随着智能停车场和自动收费系统的普及,智能交通管理系统在车牌识别方面对速度和精度提出了更高的要求.为了提高车牌识别的泛化能力,本文提出了一种基于改进的CRNN+CTC免字符分割车牌字符识别算法,在现有的卷积神经网络的CRNN+CTC网络模型基础上分别对CNN和RNN进行替换后引入CTC函数,并有针对性地增加训练数据集,在训练过程中使用了批量归一化算法来加快学习速度.实验结果表明,该算法的鲁棒性与通用性均有一定提升,在复杂环境下车牌识别的准确性更高,达到了改进效果.     

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。     

智能交通系统中的车牌识别技术研究

智能交通系统简称ITS,是传统交通运输管理系统与现代信息网络技术相结合的产物,车牌识别是系统中重要的一环。本文详细介绍了各种常用的车牌识别技术,以及车牌识别过程中出现的新问题。     

基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的研究与实现

智能交通系统(Intelligent Transport Systan)是把车辆和道路综合起来考虑,从系统的观点出发,综合运用各种高新技术系统地解决交通问题的思想。而车牌识别LPR(License Plate Recognition)是智能交通系统的一个重要组成部分,融合了图像处理与模式识别技术。中值滤波是一种非线性滤波方式,本文研究的即是基于Matlab的车牌识别中值滤波算法的实现。     

基于深度学习技术的停车场收费管理系统设计与实现�

停车场收费管理系统使用Python语言编写实现,能够解决进出停车场的车辆的收费管理问题。停车场管理人员通过前端界面不仅可以实时观测进入停车场的每一辆车的车型、车品牌、车牌号等信息,还可实时调用储存在后端数据库的停车场内部已停的所有车辆信息,观测停车场内已停车辆的计费情况。利用从网络资源获取的数万张车牌图片,对车牌识别的神经网络进行训练。通过测试,其车牌识别效果与管理模式均取得了良好的效果,为类似于停车场的应用情景提供了一种新的管理系统。     

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。     

基于卷积神经网络的智能车牌识别研究

智能化交通管理是未来发展的大方向.车牌识别便于人们对车辆进行管理,对车牌的智能高效识别日趋迫切.人工智能技术不断发展,在各行各业都得到了广泛的应用.为此,采用卷积神经网络的方法对车牌进行智能识别,以提高车牌识别的效率和速度.试验结果证明,所提出的算法在车牌识别中性能良好,具有良好的应用和推广价值.     

复杂环境下的车牌识别

车牌识别在智能交通系统中有着广泛的应用,具有重要的意义,是图像识别领域一个重要而富有挑战性的研究课题.目前的许多方法只能适应在特定的环境下,才能完成正常的识别.而在现实复杂的场景中的鲁棒性不高.本文提出了一种在复杂的场景中鲁棒的车牌识别方法.首先,通过EfficientDet网络检测车辆所在的位置,从而缩小车牌位置的搜索范围,通过失真校正的车牌检测网络,检测并校正同一幅图像中一个或多个严重扭曲或倾斜的车牌;其次,将校正后的车牌输入到卷积递归神经网络(CRNN)和联接主义时态分类(CTC)的时态分类结合的车牌识别神经网络中,最终获得车牌的准确信息.实验结果表明,该方法在检测和识别的精度和速度上均优于其它方法.     

基于机器视觉技术的智能停车管理系统的研究

基于机器视觉技术的智能停车管理系统的研究是为了解决城市停车场激增、停车管理效率低下而涉及的一种智能交通系统的应用发展领域。现提出了一种由车辆检测模块、车牌识别模块、车位查询模块及车辆跟踪模块所构成的智能停车场管理系统,并对其中的车牌定位检测及识别以及车位查询模块进行了相应测试,结果较为合理。