基于神经网络的车牌自动识别系统的研究

车牌自动识别系统是一种利用车辆的动态视频或静态图像从而进行车牌号码自动识别的模式识别技术,是计算机视觉技术与模式识别技术相结合的技术领域。本文应用图像处理技术对车牌进行定位、获取字符,对字符进行分割,利用神经网络识别技术来对车牌字符进行识别,从而达到较好的自动识别效果。     

车牌字符识别研究

本文对以切割好的并经过归一化处理的车牌字符用K-L变换提取特征向量,K-L变换能降低特征维数并保持字符图象的主要特征。采用了四个径向基神经网络对车牌字符识别,降低了识别复杂度,具有较好的识别效果。     

一种改进的神经网络算法车牌识别算法研究

针对当前车辆识别算法,由于传统的特征提取车牌识别方法,直接通过图像的灰度特征进行车牌识别,当外界光线不足时,图像灰度特征不明显而不能准确识别相似字符,造成车牌误识别的问题.提出了一种改进的神经网络算法的车牌识别系统.通过建立汉字网络、字母数字网络找出相似字符之间的差异进行识别,实验表明,这种识别算法实现简单,识别准确率高.     

基于Opencv的车牌识别研究与分析

通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。     

车牌识别系统中车牌定位与字符分割方法的研究

根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域并进行字符分割的新方法。该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界;然后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距的比例进行字符分割。经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点。     

对车辆牌照图像识别算法的研究与实现

近年来随着国民经济的蓬勃发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高.因此,汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义.论文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究.     

基于纹理分析和梯度特征的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,根据车牌区域字符的特点,提出了一种综合纹理分析和梯度特征的车牌定位方法.利用车牌字符的纹理特征提取出可能存在车牌的区域,再利用车牌字符和背景梯度的差异性进一步过滤掉由于背景原因产生的伪车牌区域,进而准确定位出真正的车牌区域.实验结果表明该方法运算量小,对复杂背景车辆图像有很好的定位效果,具有较好的应用性.     

基于DSP车牌识别系统的设计

文章设计了一种车牌识别系统,采用基于DSP构建的硬件平台,运用数字图像处理的相关基础知识来实现车牌识别的功能。该系统主要包括图像采集与预处理、车牌定位、字符切分以及字符识别等四个部分。通过对采集到的图像进行分析处理,分别得到边缘检测、直方图统计、中值滤波、锐化、灰度阈值处理等实验结果。     

基于2D Gabor滤波器和LBP的车牌识别研究

本文提出一种基于2DGabor滤波器和LBP的车牌识别方法,与基于2DGabor滤波器的方法相比,该方法降低了图像维数,识别时间短,识别精度高。首先利用2DGabor滤波器对归一化后的图像进行低通滤波,然后使用LBP提取车牌纹理特征,最后用支持向量机作为分类器。在课题组自建的车牌库上进行实验,取得了94.3%的识别率和每张图像0.291s的识别时间,说明该方法基本满足实际需要。     

基于LPR系统的车牌字符分割技术的研究

车牌字符分割是车牌识别系统的关键技术。针对车牌字符分割的难点,作者提出了一种利用扫描线两次扫描消除车牌字符串上下干扰的方法;然后利用全局分割和局部调整的技术实现单个字符的分割。实验表明,该方法能有效的避免干扰因素的影响,满足实时性需要。     

车牌识别系统中图像分割与识别技术研究

分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出基于自适应性阈值的搜索策略,对图像中的车牌进行定位;利用Hough变换对图像进行倾斜矫正;然后设计一个三级分类器,对单个字符进行模式匹配,得到识别结果,最终实现对原始车牌图像的识别。     

一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法

在分析了车牌定位现有算法优缺点的基础上,本文提出一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法.该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰.把图像分割为若干子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对各子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌所在位置,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础.实验结果表明,对于各种情况下的车牌图像,该算法都能有效地对车牌进行定位,具有定位准确率高,运行速度快,抗干扰性强的特点.     

常用车牌定位算法比较

车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术,定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文对目前存在的车牌定位算法进行探讨,希望能找出各种算法的优缺点,以便在现实中能更好的运用各种算法,更好的为应用服务。     

常用车牌定位算法比较

车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术,定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文对目前存在的车牌定位算法进行探讨,希望能找出各种算法的优缺点,以便在现实中能更好的运用各种算法,更好的为应用服务。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究设计

在中国经济迅猛发展的时代,汽车引发的交通和公路管理问题,成为当今如何提高生活便利性的热门课题。本研究从实际出发,运用MATLAB技术主要完成,从各种环境所拍摄的图片中,准确地完成车牌图片到可辨识字符的转变,提取出可辨别的字符后,如何自动辨认识别字符。那么,第一个问题就需要运用图片处理中的各种光线色彩处理,以及图片字符的有效分割,第二个问题需要根据车牌字符的组成组建字符库,然后编写MATLAB程序,将预先处理所得到的字符和字符库里的字符对比,识别辨认出每一个字符。     

城市车辆车牌识别技术研究

<正>随着城市道路中机动车辆数量逐年增加,拥挤的交通随处可见,如何去规范并引导车辆,首要是对车辆进行识别,对于车辆的识别重点是在于对于车牌的识别,本文在分析目前车牌识别技术方法的基础上,对车牌定位模块和字符分割模块进行了探讨,在车牌定位方式中,先归纳了车牌的纹理特征,提出了基于粗定位和精确定位的车牌定位方法,并采用基于k-means的车牌字符分割法对车牌处理。     

基于SIFT和BP神经网络的车牌识别技术的研究

针对车牌容易变形,涂漆易脱落,受光照等环境因素的影响,本文将SIFT算法和BP神经网络应用在车牌识别领域中,有效地克服了上述问题。SIFT算法对汉字,字母和数字提取SIFT局部特征,并用BP神经网络进行识别。克服了传统的模板匹配方法对数字和字母形状相近不能识别的缺点。实验中的结果和模板匹配法相比较,表明该方法明显优于传统的模板匹配法。     

基于灰度阈值和梯度差的车牌定位技术

本文详述了用灰度阈值分割和梯度差对车牌进行分割处理的过程,介绍了灰度阈值分割理论以及梯度算法,并用于车牌的识别检测中,有效地分割目标和背景,实现了车牌的准确定位。     

一种基于VC++的智能车牌识别系统

一个典型的车牌识别系统一般由车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和识别等几部分组成。本文提出了一种基于VC++的车牌自动识别系统,对其中的关键技术进行了详细的说明。实验表明,该系统可以有效对汽车牌照进行定位与识别,具有一定的实际应用价值。     

智能车牌识别停车收费手持终端的设计

为了解决占道停车收费中所存在问题和给予科学化的管理,同时实现车牌识别技术在收费系统中的应用,结合车牌识别技术,设计一款能够通过扫描车牌信息,不需要手动输入,直接完成计时收费并打印票据的停车收费手持终端。