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。     

汽车牌照识别技术的研究

该文首先综述了汽车牌照识别系统的构架,然后介绍了车牌定位、车牌字符识别的算法,最后对各种车牌识别技术作了一下比较,提出今后一些研究方向。     

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性.     

车牌识别系统的设计与实现

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。     

汽车牌照识别系统中关键算法的设计与实现

实现了一个汽车牌照识别系统，对所涉及的关键技术给出了算法描述。在牌照垂直定位中，采用了BP神经网络并结合统计特征的算法，提高了牌照定位的准确率，进而提高了整个系统的识别率：对200幅尺寸为648×486的测试图像的识别率为93％。     

汽车牌照的提取方法研究

汽车牌照提取是汽车牌照自动识别的关键一步.本文提出了利用扫描行离差数据、有效谷峰点特征及先验知识来初步定位车牌区域,并提出了倾斜车牌校正算法及车牌上下界精确定位算法.     

利用字符特征快速实现汽车牌照定位算法

本文针对快速识别汽车牌照提出了一个实用的算法．主要在预处理开始就充分考虑如何突出车牌的字符特征,并在实际定位过程中充分利用这些特征．从而达到快速以识别并定位汽车牌照的目的．     

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。     

一种车牌检测与识别系统的设计与实现

为了解决人工检查记录通过车辆费时费力的问题,文中设计并实现了一种车牌检测识别系统,可在复杂的环境下进行长时间工作并保持一定的准确率。首先,利用高斯去噪和灰度化方法进行图像预处理;其次,通过边缘检测、形态学处理、平滑处理、移除小对象、颜色定位、图像矫正等方法进行车牌定位;再次,通过垂直、水平投影相结合的方法进行字符分割;最后,利用SVM方法进行字符识别,并输出识别信息。经验证,系统运行稳定,取得了较好的效果。     

智能车牌识别系统设计与实现

针对识别速度的要求,提出一种车牌识别系统的设计与实现,详细介绍了系统中所采用的车牌定位及字符识别的算法。     

一种高性能的牌照识别系统

介绍了一个高性能的汽车牌照识别系统及其核心技术,重点描述和分析了如下方面问题:(1)特殊的补光和成像技术;(2)新的自然场景下牌照定位算法;(3)新的基于可变模板的字符切分技术。在自然场景下的牌照定位中,提出字符笔画MGD模型以及基于该模型的牌照粗定位和精确定位算法。实验测试,该算法的定位准确率达到97.8%。在实际全天候应用条件下,系统的牌照识别准确率优于97%。该系统可以用于高速公路电子收费、治安卡口和电子警察。     

Towards a Multinational Car License Plate Recognition System

A full-fledged image-based car license plate recognition (CLPR) system is described in the paper. CLPR provides an inexpensive automatic solution for remote vehicle identification. Gray-level input images are assumed. The localization stage of the CLPR yields a plate clip followed by character segmentation and recognition. The recognition scheme combines adaptive iterative thresholding with a template-matching algorithm. The method is invariant to illumination and is robust to character size and thickness, skew and small character breaks. Promising results have been obtained in the experiments with Israeli and Bulgarian license plates including images of poor quality. Also, the possibility of using an “off-the-shelf” OCR has been explored.     

CRH列车车牌自动识别系统设计与实现

系统采用固定摄像机对CRH列车进站时的侧面进行图像采集,从图像上提取车牌信息并定位,根据图像分析算法拆分字符。使用OCR对提取出的字符图像进行识别,通过CRH列车车牌的命名规则,总结出一套可以用来自动进行字符识别结果校准的逻辑流程,从而达到精确识别的目的。     

基于O CR 车牌识别技术的停车管理系统设计与实现

针对传统的依赖人工统计记录的停车收费管理方式效率低下的问题,设计了一款基于阿里云O C R 车牌识别技 术的停车场管理系统,主要功能包括车牌识别、车辆的停车收费管理、停车信息查询以及缴费信息查询等。     

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。     

基于神经网络的汽车牌照自动识别技术研究

文章提出了一种应用BP神经网络识别汽车牌照字符的方法,重点讨论了关于BP神经网络学习过程初始权值的选取、隐含层节点数的确定和权值学习算法的改进问题,实验结果表明:该方法用于车牌识别具有较快的收敛速度和较高的识别精度。     

车牌提取与识别系统的研究与设计

针对现有的车牌识别方法的缺陷,改进了车牌识别系统中的多项关键技术;采用了基于图像二维能量与HSI彩色空间相结合的方法进行车牌定位与提取,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进;在识别过程中,引人了特征提取与多级BP神经网络相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用第二级神经网络进行精细识别;通过上述改进,提高了系统的整体性能;实验表明,这些关键技术的改进可以大大提高车牌识别系统的准确率与鲁棒性.     

一种基于机器学习的车牌识别系统的设计

以车牌识别的实用性为目的,设计一种鲁棒的车牌识别系统。首先提出了Sobel-Color算法,以Sobel边缘和颜色两种特征进行车牌定位,并结合MSER算法,设计了一种可靠的车牌定位方法来获取候选车牌区域,然后采用SVM算法对候选车牌区域进行车牌判断;最后根据车牌特征设计了一种车牌字符分割算法,能正确分割车牌的各个字符,并有效地去除车牌边缘部分的虚假字符,又根据分割出的车牌字符特征对LeNet-5深度网络模型进行改进,然后采用改进的LeNet-5网络对车牌字符进行识别。对设计的车牌识别系统进行了正常条件测试、恶劣条件测试以及效率测试等实验,实验结果表明设计的车牌定位和车牌判断方法具有较高的可靠性,车牌字符识别具有较高的准确率,因而设计的车牌识别系统具有较好的鲁棒性和实用性。