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。     

图像处理技术在车牌定位与字符分割中的应用

车牌定位和字符分割是车牌识别系统中关键的部分,定位的准确程度与分割准确性直接影响到车牌识别的效果.基于图像处理技术,对车牌灰度图像的进行灰度修正,Wiener滤波并进行二值化,使之能够准确地从图像中提取出车牌.采用线性映射的方法,增强图像灰度范围,基于水平扫描与先验知识约束条件相结合的算法进行车牌定位,同时利用最小二乘法原理,实现了最大类间方差法对车牌进行分割.用MATLAB软件进行仿真实现,验证效果好.     

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HSV颜色空间的一种车牌定位和分割方法

提出了一种利用HSV颜色空间和投影技术相结合的车牌进行定位和分割方法.该方法是在HSV彩色空间中,充分利用车牌图像提供的彩色信息,构造出5级灰度图,然后利用水平、垂直投影技术,结合概率统计方法进行分析和判断,确定并分割出汽车牌照.实验表明,车牌正确分割率为91%以上,能够满足实际应用要求.     

车牌图像预处理研究

为解决由于天气或拍摄角度等原因造成拍摄到的车牌图像模糊、歪斜或缺损的情况,研究了车牌图像预处理技术。对输入的灰度图像进行大小归一化,避免因图像的变形而影响后续的处理。通过灰度拉伸增强图像对比度,通过二值化处理实现图像中背景和对象的分割。采用动态阈值法确定图像二值化的关键阈值,使用带修正的自适应邻域平均法消除图像干扰和噪音,并使用Hough变换和旋转投影相结合的方法实现车牌图像的倾斜校正。实验结果表明,所采用的车牌图像预处理方法对灰度图像可以实聊．较好的处理效果．     

基于卷积神经网络的林火烟雾识别

基于传统的人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)提出了一种算法用来进行森林林火烟雾的图像识别。应用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合反向传播法(Backpropagation, BP),选取适当的激励函数,训练神经网络。同时通过适当的池化方法大大提高了算法的效率,从而有效地通过神经网络对目标图像的特征学习,识别出烟雾图像。在对图像识别学习前对图像进行灰度化,并且在对图像进行二值化之后,再进行学习训练,排除了所需识别目标之外图像引入的干扰,从而提高了图像识别准确率。     

基于MATLAB的车牌识别关键技术研究

车牌自动识别是智能交通应用领域中重要的技术之一,其融合了图像处理和模式识别技术,在停车场、不停车收费站等场合有着广泛的应用。车牌自动识别大致可以分为车牌图像预处理、车牌定位、车牌分割和车牌识别等4个过程,而图像预处理和车牌定位作为车牌识别系统中的核心前端处理技术广受研究开发者的重视。重点研究了车牌图像的预处理和车牌定位技术,并在MATLAB环境下实现了车牌图像的仿真。提出了图像灰度化后直接剪切车牌图像的方法,能够快速确定车牌区域。在二值化处理过程中提出了动态阈值选取法。试验表明该方法有效地提高了二值化效果。     

基于神经网络和不变矩的路面破损图像识别

提出了一种应用BP神经网络识别沥青路面破损图像的图像分割方法.将路面图像等分,用灰度方差值描述子块图像特征,利用BP神经网络对子块图像进行模式分类,并将图像子块模式矩阵的不变矩作为图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的前馈神经网络分类器,并进行了图像识别试验,对二值图像进行特征提取,提出了学习算法,以加快收敛速度,从而实现图像识别.     

基于K-L展开式的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高后续字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.本文提出了一种基于Karhunen-Loeve展开式的车牌倾斜校正方法.首先对车牌图像进行垂直边缘检测;然后利用K-L展开式推导出垂直边缘点在最小均方误差意义下的特征直线,由此确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.文中给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明,本文提出的方法精确度高、复杂性低、鲁棒性好、实时性强.     

基于图像识别技术的车辆管理系统的改进研究

本文在现有车牌识别的基础上加入人脸识别技术,设计出基于图像识别技术的车辆管理系统,即车牌识别确定车辆,人脸识别确定人员,然后将车辆与人员进行信息匹配。     

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。     

基于HSI颜色模型的汽车牌照定位方法

汽车牌照定位是公认的较难解决的图像分割问题.本文基于HSI颜色模型给出了汽车牌照定位的新方法:首先对图像进行倾斜校正处理.然后将图像转换到HSI颜色空间,对该模型的H分量和S分量进行过滤获得二值化的汽车牌照图像,再通过孔洞检测去除未含有孔洞的连通域.并填充孔洞.运用数学形态学方法对二值图像处理,最后根据车牌照特征定位出车牌照区域.试验证明该方法达到了很好的定位效果.     

车牌字符分割与识别算法的研究与实现

本文在车牌定位的基础上。利用迭代法进行车牌图片二值化。然后利用基于连通区域标记的方法对图片进行目标区域标记。结合车牌先验知识对车牌字符进行切分。提取字符的13特征。利用BP神经网络进行字符识别。实验结果表明,本文采用的字符分割和识别算法效果良好。     

基于yolov3的车牌定位识别系统

为解决目前市场上车牌识别设备的高时延以及对高性能处理器高依赖性的问题,提出了一种基于yolov3的车牌定位识别方法,实现对车辆的车牌进行自动定位与识别。该方法通过收集5000张车辆图像数据,打包为VOC数据集,使用LabelImg工具对图像进行标注,并构建13个卷积层的yolo模型,在loss曲线趋于稳定之后,完成模型的训练,最终使用已训练的模型对车辆图像数据进行车牌识别。实验表明:在1000个测试数据中,该方法识别率达97.5%,平均耗时18.19 ms,能够快速精准的对车辆进行车牌识别。     

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。     

车牌图像预处理及识别算法研究

实现了车辆牌照自动识别系统中的一套预处理方法,主要包括车辆图像的灰度化,灰度级调整,消除噪声,图像二值化等。通过灰度级跳动来实现车牌定位及分割,最后利用模板匹配自动识别车辆牌照信息并输出结果。本文采用的灰度变化及灰度级调整可有效的消除一些外部环境对车辆牌照的影响,在一定程度上提高了对车辆牌照的定位与分割的准确性,可对光线较昏暗,车牌较模糊的图像也可较准确的进行定位和分割。     

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。