沈算子在倾斜车牌校正中的应用

提出了一种新的车牌倾斜校正方法,该方法首先根据沈算子检测出车牌边缘,然后将车牌区域平均划分为左右两个部分,分别计算这两个区域的重心,连接两个部分的重心,最后,计算出重心与水平方向的夹角,并按此夹角进行旋转。实验证明,这种方法简单、实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。     

Radon变换在车牌倾斜校正中的应用

提出了一种基于Radon变换的车牌倾斜校正算法.它首先将车牌图像朝各个方向进行投影,计算字符间隙投影为零的个数,则最多零值对应的角度即为车牌的垂直倾斜角,进而通过旋转相应的角度实现垂直倾斜校正;然后根据车牌上下边之间投影距离最短特性获得水平倾斜角度,利用插值方法得出最终校正结果.由于算法采用的都是一些显而易见的性质,因此具有广泛的应用范围.另外,实验结果表明该算法的校正效果也是令人满意的.     

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。     

基于先验知识的车牌垂直倾斜校正方法

提出了一种车牌垂直倾斜校正方法,首先通过垂直投影法粗定位字符区域,标记区域内最大连通域,然后寻找出原二值图中被标记的连通域部分的宽最短外接矩形,最后根据先验知识和仿射变换原理求出字符垂直倾斜角度,从而得到车牌的垂直倾斜角度。与已知的一些经典校正方法相比,该方法更加简单实用,能很好地满足工程需求。     

论高清车牌自动识别系统的应用

本文主要描述了高清车牌自动识别的过程原理,分析了高清与标清车牌自动识别系统之前的区别,进而论述了高清车牌自动识别在高速公路及城市交通ITS中的发展及应用。     

车号自动识别系统

介绍了微波反射调制技术的车号自动识别系统的发展和应用,以及引用这一先进技术设备,研制出适合我国铁路状况的HTK-196型车号自动识别系统,阐述了系统构成,技术指标,功能及特点,认为实现我国自动化车辆识别系统,并与TMIS系统结合,必将提高铁路运输效率和现代化管理水平.     

车号自动识别系统

介绍了微波反射调制技术的车号自动识别系统的发展和应用，以及引用这一先进技术设备，研制出适合我国铁路状况的HTK-196型车号自动识别系统，阐述了系统构成，技术指标，功能及特点，认为实现我国自动化车辆识别系统，并与TMIS系统结合，必将提高铁路运输效率和现代化管理水平．     

蚁群算法优化特征子集和识别器参数的车牌自动识别

为了提高车牌自动识别的正确率,提出一种基于蚁群算法优化特征子集和识别器参数的车牌自动识别模型。首先提取车牌轮廓、笔画和灰度特征,然后利用蚁群算法选择最优特征子集,最后采用支持向量机建立车牌自动分类器。仿真结果表明,该模型能够有效特征集中的消冗余和无用特征,快速找到最优车牌特征子集,提高了车牌自动识别正确率和效率,是一种可靠、有效的车牌自动识别方法。     

车牌中的创造力

车牌,长期以来代表的只是汽车的"户口",由一系列的字母数字组合构成.随着机动车的普及,人们开始按自己的个性精心打扮自己的爱车,追求与众不同、独树一帜的"汽车时尚".正因如此,为了最大限度地张扬地域特色,美国50个州创意叠出,纷纷选用个性化图饰或宣传词来极尽所能地美化车牌.一时间,仅仅具有交通识别功能、由英文字母和数字构成的乏味车牌,摇身一变为烘托历史文化和风土人情的"流动展板",方寸之间无不透露出无限的创造力,让人赏心悦目、回味无穷.     

车牌识别算法与系统的研究

本文首先介绍了研究的背景和意义,接着介绍了车牌定位算法、车牌字符分割算法和车牌字符识别算法,最后对车牌识别系统进行了设计。     

小波变换在车牌识别系统中的应用

国内近几年城市智能交通系统发展很快.车牌自动识别技术作为其中信息采中起着重要作用.目前.对车牌自动识别的研究已经成为智能交通领域中的一个重要研究课题.为了使车牌识别准确,对摄像机所获得的图像进行预处理是十分重要的.去除图像中的噪声是预处理的一个重要步骤.本文通过小波分析原理,实现了对所得图像的去噪,并用MATLAB进行了仿真.     

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。     

基于MALTAB的车牌定位技术研究

针对车辆图像的特征,提出了一种车辆图像预处理和车牌定位的方法.在对图像处理的过程中,使用的方法将图像逐步转换为灰度图像,背景图像,黑白图像,二值图像,边缘提取图像,闭运算图像,开运算图像,最终转化为车牌图像.实验证明,本文方法图像预处理效果好、准确度高、定位迅速且实用价值高.     

车辆牌照自动识别技术研究与应用

本文在分析车辆牌照自动识别原理、组成及方法的基础上,完成了车牌识别系统的软件部分设计、开发与实验.     

牌照图像歧变分析及校正

首先分析得出实际牌照图像的岐变是由水平、垂直距离差和旋转差三部分组合构成。然后依据此三部分变形性质及作用大小,提出一种斜 线平移四顶点岐变校正的方法。实验证明,算法对还原畸变牌照图像有良好效果。     

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.     

基于专利信息分析的智能车牌识别技术研究

经济发展呈现良好形势,国民生活水平和质量显著提升,极具代表性的改变既是私家车保有量的迅速增长,随之而来的是对车辆管理部门系统完善性的挑战。在大数据和互联网+的背景下,车牌识别技术日渐显示其理论意义和现实意义。文章欲通过专利分析技术对现有智能车辆识别技术从时空分异、技术发展态势等方面进行分析,并提出企业发展的四个建议。     

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。