基于DSP车牌识别自主实验的实现

论文介绍了自主学习教育理念下开设的一门新的课外研修综合性实验课程。该实验课程将DSP、数字图像处理和模式识别相结合,面向工程实例,以车牌识别系统的开发作为整个实验的内容,并采用从网络选课、自主实验到审核评估的学习模式。实验克服了传统实验课程中各部分实验分离的缺点,设计了三部分面向应用的综合性实验,作为学生提高综合知识工程应用能力的平台。     

基于粗糙集方法的车牌识别算法

采用粗糙集方法对车牌字符进行识别。对车牌图像进行必要的预处理后分割为16×16的像素矩阵,以此矩阵作为决策表中的条件属性构建决策表。采用遗传算法进行粗糙集规则提取。实验结果证明,此方法取得了良好的效果。     

基于DSP的自动车牌识别系统的设计

图像处理技术的应用领域越来越广泛,随着智能交通的发展,车牌的自动识别系统在智能交通中发挥了重要作用。本文探究的主要内容是将DSP芯片图像处理技术应用在车牌的自动识别系统中,重点介绍自动车牌识别系统的总体设计、硬件开发及程序编写,为智能交通的实现提供理论基础。     

基于Boosting算法的车牌汉字识别

对AdaBoost算法作了详细的分析:AdaBoost是一种有效的分类器组合方法,他用某个分类算法生成一系列的基分类器,每个基分类器的训练依赖于在其之前产生的分类器的分类结果,基分类器在训练集上的错误率用于调整训练样本的概率分布,最终分类器通过单个基分类器的加权投票建立起来。最后将该算法应用于车牌照的汉字识别,对识别效率有大幅度提高。     

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。     

复杂场景下的车牌检测与识别算法研究

针对传统车牌识别方法在复杂环境下识别准确率不高和过程繁杂的问题,提出一种基于U-Net和CNN的车牌检测和识别的深度学习模型,首先通过U-Net模型进行车牌定位,然后采用透视变换方法对倾斜较大或者形变的车牌实现车牌矫正,最后通过改进的CNN模型对车牌区域进行车牌识别,其识别率为97.5％.实验结果表明该算法在复杂环境下...     

基于彩色数字图像的车牌识别研究

车牌识别是图像识别技术在智能交通领域应用的重要研究之一,是实现交通管理智能化的重要环节。我国交通管理部门对汽车牌照的样式制定了严格的规范,这些规范将为车牌自动识别技术的实现提供重要的技术依据。车牌识别研究充分利用这些规范进行设计,采用彩色数字图像模式识别方法,针对彩色为24位,大小为640×480,以及蓝底白字车牌的图像进行识别研究,并具体描述图像车牌的预处理、车牌特征提取和车牌识别三个连续的过程。在Visual C++环境下实现对汽车牌照自动识别功能。实验结果表明,车牌识别自动技术识别效果可靠,具有很好的实用性。     

基于图像处理的摩托车车牌识别研究

如今,交通工具对人们的生活起到了巨大帮助,摩托车也广受大众的喜爱,数量众多的摩托车使其管理成为了一个难题,如何识别车牌以便更好地管理摩托车辆成为关键所在。本文通过对原始图像的预处理、车牌定位、字符分割、字符识别过程,实现了对摩托车车牌的识别,达到了预期效果。     

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。     

车牌定位算法研究分析

车牌识别系统是智能交通系统的重要环节,车牌定位是车牌识别的前提和关键。车牌定位的准确率直接影响到后续字符识别效果,对车牌识别率的高低有重大影响。分析现有的车牌定位算法,比较不同算法的处理效果及其定位精确度等问题。     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.     

基于近红外图像匹配分割的涂改车牌识别算法

针对目前错综复杂的涂改车牌违规现象,提出一种利用近红外成像技术实现涂改车牌识别的方法。首先,论述了涂改干扰车牌识别的基本原理和特征;然后,在其可行性分析的基础上,设计出基于图像匹配分割的识别算法。实验结果表明所提算法能够实现涂改车牌的准确识别,具有较高的实际意义和价值。     

基于BP神经网络的车牌识别技术研究

车牌识别（LPR）是智能交通中关键技术之一。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于BP神经网络的车牌字符识别方法,对BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点的缺陷进行改进。经仿真实验结果表明效果良好。     

基于LabVIEW Vision的车牌识别系统设计

文中设计了一种基于LabVIEW Vision的车牌识别系统。该系统根据车牌颜色在HSL色彩空间上的特征,采用色彩阈值分割、腐蚀等图像处理方法将车辆图像转化成二值图,并在二值图中进行边缘检测,再根据检测到的车牌与背景间的边缘线的信息组建方程组,求出车牌边缘特征点的坐标,以确定车牌在图像中的位置。然后,以车牌在图像中的位置是否在指定区域内作为是否进行车牌识别以及当前车辆图像是否保存为车牌识别输入图像的触发条件。如果条件不满足,则系统将重新采集车辆图像,否则会根据车牌位置抓捕车牌,并采用均匀性度量法等方法对抓捕到的车牌进行二次处理,并将其转化成车牌二值图,再由OCR函数对该图进行字符识别。经实验验证,该系统具有较高的识别精确度与稳定性。     

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K-means聚类的车牌图像去污算法

目前常见的车牌识别算法有神经网络算法,模板匹配算法等,无论何种车牌识别算法,在车牌发生污损情况时,其正确识别率均有较大程度的下降。为解决这一问题,提出了一种基于K-means聚类算法的车牌去污算法。采用人为控制车牌污损程度的方法定量研究本算法的去污有效性,最终发现采用该算法恢复的污损车牌图像相比于恢复前上升近一倍。在污损程度较小时,采取该算法去污后CNN网络识别正确率可以提升约50%;在污损程度较大时,采取该算法去污后CNN神经网络识别正确率可以上升一倍。     

基于神经网络的车牌识别系统

本文提出了一种基于单片机的车牌识别自动装置的设计思路，给出了系统的设计方案，并详细介绍了它的工作原理及其软硬件设计，提出了一种字符分割的新方法，利用BP神经网络原理对车牌中的汉字、字母及数字进行了分类识别，识别后由单片机控制将数据填入相应的信息管理系统。     

基于车牌识别软件系统的设计

近几年,随着图形图像技术的发展,车牌识别技术的发展也比较迅速,识别效率越来越快。车牌识别是现代智能交通系统的重要醉成部分,大大提高了车牌识别准确率,促进我国交通管理水平的提高。本文主要分析车牌识别软件系统的设计。