基于改进的CNN喷码式不规则字符识别与提取方法

乳制品纸包装上的生产批号在喷码过程中由于各种原因部分字符出现粘连或缺失,影响字符的自动化识别。针对这一问题,提出了一种基于改进的CNN喷码式不规则字符识别与提取方法。首先,利用yolov3算法对生产日期区域进行提取;其次,对图像进行预处理;再次,通过一种基于字宽的分割算法结合投影法,利用相邻字符间的像素差异实现对粘连字符的分割;最后,对分割后的单个字符利用改进的CNN进行多标签分类训练得到模型。实验结果表明,改进后的模型对粘连字符和半或残缺字符的识别准确率分别为97.89%和96.71%,相较于模板匹配法、传统的LeNet-5模型、fast R-CNN+NMS模型和yolov3+K-means算法都有所提高。基于该方法设计的字符识别系统,提高了生产日期的在线识别准确率。     

目标跟踪与识别实验平台建设

根据探测制导与控制领域研究的实际需求,设计了基于光学瞄准系统的目标跟踪与识别实验平台。该平台通过光学相机获得场景图像,利用嵌入式系统完成目标的检测与识别,通过上位机控制光学瞄准系统实现对目标的自动跟踪。嵌入式系统设计采用了在线编程技术,可以利用上位机自主开发目标跟踪与识别程序,并通过仿真器下载到嵌入式系统的Flash存储器中。平台整合了目标探测、跟踪与识别过程中的各个技术环节,提供了一个综合性的实验环境,可以用于目标探测与识别技术领域的科学研究和教学实验。     

基于OPENCV的智能车牌识别系统

智能车牌识别系统是结合数字图像处理技术、计算机视觉和模式识别为一体的综合系统,包含对车牌图像进行预处理、车牌区域定位、字符分割以及字符识别等功能。在车牌识别技术中,采用了BP神经网络技术,能快速根据提取的车牌字符特征与已知样本中特征进行比对以获取车牌字符。通过运用OPENCV计算机视觉库,大大降低了系统实现复杂度,实现了快速准确识别车牌号码。     

基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统设计与实现

为实现对国内蓝底白字车牌的快速识别,提出一种基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统。通过分析长宽比、白色比例对车牌候选区域进行多次筛选以检测车牌位置,然后对车牌区域进行图像灰度化、倾斜校正、二值化、擦除反色与裁剪后,利用垂直投影分割出字符,最后通过比较字符图像与模板字符的相似度识别出字符。通过对400张不同颜色和背景条件下的车辆图像进行测试,系统处理时间为1.97s,识别正确率达到92%。     

车牌拍照识别技术研究动向

车牌识别技术是一项应用范围非常广的技术,在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别。该技术对采集到的汽车图像进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。     

基于Zernike矩与网格特征的两级神经网络字符识别系统

从待识别字符中分别提取网格与Zernike矩特征,并将两种特征输入改进的BP神经网络进行比较,得知网格特征对随机噪声及笔划粗细变化不敏感,而Zernike矩特征对旋转不敏感,针对两种字符特征的缺点与优点,把以上两个神经网络进行联合,设计了一个两级神经网络字符识别系统,实验表明,基于不同特征输入的神经网络识别结果之间存在互补现象,上述两级神经网络分类器串级集成字符识别系统正确识别率达98%.     

基于Matlab的车牌识别技术的仿真

车牌识别系统包括五个核心部分,分别是图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别。此系统的工作过程为:首先对车牌进行预处理,确定车牌水平位置和垂直位置,即车牌的具体位置;接下来经字符分割工作提取车牌字符;最后采用模板匹配的方法完成车牌字符的识别。Matlab仿真实验结果表明,本系统的车牌识别率可达96%。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

针对复杂的高速交通系统，设计了一套基于MATLAB的车牌识别系统，采用数字图像处理技术，自动识别车牌图像中的牌照信息，让交通系统实现数字化。具体过程是先对采集到的车牌图像进行灰度化，再进行边缘检测、形态学处理等，完成车牌的两次定位，成功后再进行倾斜校正、二值化、反色、字符分割，最后用模版匹配法对车牌字符进行识别。从实验结果看，该系统准确定位车牌并能准确快速地识别出车牌号码，实时性和实用性都较好。     

RBF神经网络在车牌字符识别中的应用

针对现有车牌字符识别算法中存在识别时间长、正确率低的问题,提出了基于粗网格特征提取及RBF神经网络的车牌字符识别算法。该算法首先对车牌图像字符进行预处理,再将提取的车牌字符特征向量输入RBF神经网络进行训练,通过建立汉字字符、字母、字母／数字混合分类器分别对车牌字符信息进行识别,同时引入拒识别和易混字符细识别机制。实验表明,这种方法克服了BP神经网络易陷入局部最小值的问题,提高了识别的正确率,适合于对实时性要求较高的智能交通管理系统。     

基于LabVIEW的车牌图像识别技术研究与应用

提出一种虚拟仪器与机器视觉相结合的汽车牌照识别方法。应用IMAQ Vision工具包,在LabVIEW平台上开发了车牌图像识别系统,并详细介绍了图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的方法。实验结果表明,该方法是可行性的,能有效识别车牌和字符。     

最大似然分类的国内车牌字符识别方法研究

为了满足车牌识别系统对国内车牌字符的有效识别,利用最大似然分类简单快速、实施方便的特点,提出了一种最大似然分类的国内车牌字符识别的方法。通过对样本图像进行采集和预处理,再提取字符的特征数据并建立训练集数据库,依据字符特征向量样本和最大似然分类建立字符识别模型,针对不同类别的字符提供训练模式,对训练集样本进行模型学习和训练完成机器学习算子,最后完成车牌的识别。实验结果表明,作为国内车牌字符识别的一种方法参考,该方法可以有效识别国内车牌字符。     

香港车牌识别系统

提出了一个香港车牌识别系统。针对香港车牌的特点,先对车牌图像进行彩色二值化、不可能字符区域的去除、水平梯度统计、基元扫描后得到车牌的大致区域,然后对大致车牌区域进行精确搜索,最后获取车牌字符,送交到后端的字符识别模块进行识别。通过大量图片的测试和实际的应用表明,本系统有着93%以上的识别正确率。     

基于MC-LSTM的在线作业自主判别系统设计

为有效判别高校学生在线作业中复制、代写、抄袭等不良现象,引入击键行为识别技术.根据不同应用场景构造了单字符间特征值、关键字字符串内特征值以及关键字字符对特征值,并结合神经网络算法构建了一种基于MC-LSTM的在线作业击键行为识别模型.以IT课程"数据库原理与应用"为例,设计并实现了基于MC-LSTM的在线作业行为识别系...     

基于LabVIEW的车牌图像识别技术研究与应用

提出一种虚拟仪器与机器视觉相结合的汽车牌照识别方法.应用IMAQVision工具包,在LabVIEW平台上开发了车牌图像识别系统,并详细介绍了图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的方法.实验结果表明,该方法是可行性的,能有效识别车牌和字符.     

基于机器视觉的数码管显示单元缺陷检测系统

介绍了通过机器视觉和OCR识别方法来判断测温仪上LED数码管的工作状态的缺陷检测系统,以提高产品的质量,减轻质检人员负担.系统主要采用机器视觉识别出的LED字符与系统发出的命令字相对照的方法实现缺陷检测.首先通过CRC-16算法生成各个仪器的命令字,然后通过RS485总线分别向仪器发送显示字符命令,通过红色滤光片采用机器视觉采集LED图像,并对图像进行二值法处理、“闭”运算、腐蚀运算.在OCR识别中使用扩大训练字符集及大范围识别参数调整的方法,解决了LED数码管在OCR识别过程中遇到的断码、小数点误判及字符变形、变小问题.系统在投运后运行可靠,稳定,OCR识别误码率小于万分之五.     

全局视觉足球机器人的动态目标识别方法改进

在全局视觉小型足球机器人比赛中,为保证控制的实时性和准确性,要求机器人的视觉系统能够快速处理图像信息,并对目标进行准确的识别和跟踪,但由于受外界环境的干扰和视觉系统自身的原因,全局视觉足球机器人经常出现目标丢失或识别错误等现象。文章通过分析影响目标识别效果的各种因素,提出了相应的改进方法,并以ROBOCUP小型组足球机器人系统为平台设计了目标识别方案。     

基于Zernike矩的字符特征选择

对从工业现场提取的15类字符分别计算从2阶到14阶的Zernike矩模值,根据类内距离极小化和类间距离极大化的判别标准对Zernike矩特征值进行分析,最终选择出18个Zernike矩进行进一步归一化后作为字符特征输入到神经网络字符识别系统．实验表明,该组特征对旋转字符的正确识别率达99％．该方法选择字符的输入模式特征对旋转字符具有较高的识别率并可广泛应用于其它需要识别旋转图形的特征选择．     

基于离散 Hopfield 神经网络的污染车牌字符识别

传统字符识别方法缺乏对污染车牌字符正确识别的能力,难以有效分辨易混淆字符等。针对这些弊端,采用 MATLAB 对真实车牌字符图像进行处理,提出一种基于离散 Hopfield 神经网络的改进算法（CLP-HNN）,对车牌字母及数字进行识别。实验结果表明,该算法对污染车牌字符识别率达 93.3%,不仅可有效降低污染车牌错误识别的风险,而且可提高易混淆字符正确辨别率,对减少车牌误识别引起的交通安全及秩序问题有较大参考价值。     

基于BP神经网络的含噪字符识别系统及MATLAB实现

运用BP神经网络的原理,在MATLAB的平台上,对含噪与不含噪的印刷体英语字符进行识别和误差统计,经大量样本测试,结果达到设计目标,辨认出错率较低。     

基于RFID的煤矿井下人员定位系统设计

本文设计了一种基于射频识别技术的矿井人员定位系统.系统可实现的功能包括对井下人员的实时跟踪监测和定位,相关人员可通过该系统获得矿井通道网络、井下人员位置、危险区域的相关信息.