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。     

物联网时代车牌识别技术在智能小区中的应用

本文通过分析当前小区车辆管理模式的缺陷从而提出智能小区车辆管理的新思路。智能小区的车辆管理通过物联网结合传感器、摄像头等设备,对于外来车辆和小区内部车辆信息进行及时有效的录入。利用车牌识别技术自动、便捷、高效的识别车牌信息。并且智能小区中能够根据当前小区停车位的情况及时分配相应的停车位,为小区的车辆管理提供了新思路。     

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。     

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.     

高速公路不停车收费系统的研究

电子不停车收费系统(ETC),是新出现的一种电子自动收费系统,主要应用于高速公路、公路等。这种技术的优越性在于可以不停车收费,即允许车辆以快速经过收费口而免于排队或者停车。该技术的原理是车载电子标签,与装在特定位置的RFID天线进行信息交换,再由中心计算机对车辆的身份进行识别和鉴定,自动的从道路使用者预设的储蓄账户扣除通行费,从而显著提升了高速公路收费站的工作效率。     

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。     

一种手持终端设备的设计思想

移动物联网的发展,大大提高了人们在物流、仓储管理、数据采集、移动作业等方面的工作效率。移动设备终端平台,作为物理网中数据采集和处理的关键环节,目前已广泛应用于国土、测绘、农业、林业、矿产、电力规划、物流管理等传统资源领域和城市规划方面。本案例提出了一种基于物联网而设计的工业级手持设备终端平台,能够满足目前主流的智能管理和数据采集等应用需求。     

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。     

二值化算法在车牌识别中的应用

本文介绍了目前各种二值化算法，并进行了一些比对，同时提出了针对车牌识别过程中的二值化算法的应用以供讨论。     

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DSP的车牌识别系统

本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中,完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。最后选取最适合的网格特征提取法,以此为基础进行模扳匹配,最终识别出车牌号码。本文采用DSP作为核心处理器来完成识别过程的算法。     

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。     

高速路口或不停车收费

<正>近日从交通运输部召开的全国高速公路电子不停车收费联网工作推进会上获悉,2015年底前,我国将基本实现所有省区市的ETC联网运行。届时司机们在全国各条高速的收费站交费,将无需停车。近年来,我国ETC建设和推广应用规模取得了较快增长。截至目前,全国已建设ETC专用车     

基于移动终端的物品识别系统设计

介绍基于移动终端的物品识别系统设计。采用图像提取与分离技术,结合计算机及数据库相关技术,对手机拍摄图片进行处理分析,以确定图像对应物品,并通过检索查询获取物品相关详细信息,方便消费者购物、商家信息发布等,推动电子商务发展。     

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。     

基于射频识别技术的高速公路收费系统安全性研究

随着全国高速公路里程的不断增加,新型收费站收费系统的建立势在必行.本文介绍了基于射频识别技术的高速公路收费系统,主要从系统的网络结构建设、系统数据安全及系统安全保障等方面,阐述了在这种收费模式下系统的安全性问题,并通过这些措施以确保高速公路收费系统的安全性和可靠性,对今后高速公路联网收费系统的设计和实施提出了有益参考.     

基于投影特征匹配法的车牌汉字识别方法

车牌中使用的汉字固定,且数量很少,并且其中的汉字字体均有国家标准确认,结合此特点提出了一种根据汉字投影图的综合特征来识别车牌中汉字的方法。利用汉字图像在横纵座标,倾斜座标的投影图等特征,通过投影特征匹配的办法,有效、高速地识别车牌中的汉字。