Gabor滤波在车牌区域检测中的应用

车牌检测(LPD)是车牌识别算法的关键,Gabor滤波被广泛应用在图像分析,模式识别当中。本文对Gabor滤波的理论以及应用方法做了详细叙述,并详细叙述了Gabor滤波在车牌检测中的具体应用方法。实验结果显示,Gabor滤波在图像的预处理中取得了良好的效果,为后续的检测过程提供了很大的方便。     

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。     

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。     

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。     

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。     

一种基于二维Gabor小波的虹膜识别算法

本文针对基于二维Gabor小波全局特征的虹膜识别方法对局部特征不敏感的缺点,提出了改进的基于二维Gabor变换的虹膜识别方法.在不同分辨率不同方向提取虹膜全局特征的基础上,引入非线性变换和特征加权.提高了虹膜识别率.同时提取局部方向能量特征作为虹膜纹理局部特征.最后提出综合考虑全局特征和局部特征的虹膜融合算法.该融合方法进一步提高了虹膜识别方法的识别率,增加了系统在不同图像质量下的适应能力.     

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。     

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。     

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.     

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.     

基于颜色与投影特征的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。本文根据车牌的颜色特征和投影特征提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的定位方法,算法分为粗定位和精确定位。该方法较单一特征的定位方法有较好的通用性,可适应于不同背景、不同光照下的汽车图像,能够确定出车牌区域,准确率得到了较大提高。     

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。     

基于LabVIEW的虚拟滤波器的设计

随着电子测试技术的不断发展,测试技术正向自动化、智能化、数字化和网络化的方向发展。其中数字滤波器作为测试技术的重要工具而被广泛使用在各个领域。本文设计的滤波器以LabVIEW软件为背景,设计一个能对采集数据波形进行相关处理,并实现相应的参数测量。虚拟滤波器主要包括五个模块:模拟信号的产生、波形的处理、信号的测量、波形的存储与回放、滤波后的波形保存。数据处理模块主要实现数字滤波和加窗函数处理两大功能,可以选择不同的滤波器和窗函数以适应不同的情况,参数的不同设置能够使信号频率不断变化。它是一种测试仪器和系统的概念相结合的软件,结合了测试技术和相应的专业知识。本文介绍了在LabVIEW实现虚拟滤波器测试信号的方法。     

基于改进的LBP特征和随机森林相结合的人脸关键点检测方法研究

提出了一种人脸关键点检测方法,该方法用了少量的正面图像,不用归一化人脸图像,而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理。随机森林是一种分类器融合算法,可以很好地解决多类分类问题,虽然LBP特征简单,但其可以包含大量的纹理信息。利用改进的LBP特征与随机森林相结合,构成一种对人脸关键点检测的方法。通过高斯平滑图像的LBP特征的提取,对每个点生成特征,计算出有用的特征作为正例,并且与反例集合变为训练集。通过随机森林分类器进行分类,误差率较低,仅在10％左右。     

基于C/S与B/S模式的汽车衡称重管理系统设计

根据煤炭行业在汽车衡称重方面的要求,介绍了一种基于C/S和B/S相结合模式而设计的汽车衡称重管理系统,以实现煤矿称重过程的计算机监控和提高公司的工作效率及管理水平之目的。并从汽车牌号自动识别、称重现场交通管理等方面进行了重点分析。     

基于MATLAB和DSP实现的FIR数字低通滤波器

设计了利用Matlab与DSP技术相结合的FIR数字滤波器的软件、硬件实现方法、文中采用窗函数法设计FIR数字滤波器．给出了低通滤波器的Matlab仿真波形，介绍了在DSP硬件系统中的实现过程，实现了对信号的FIR滤波处理.     

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2-5混值/十值T门的D/A转换器的设计

通过对电路三要素理论和混值编码技术的研究,提出采用2-5混值编码技术设计十值运算电路的新方案。首先利用T运算设计2-5混值／十值T门,然后,根据二值T型解码网络D／A转换器的设计原理设计了十值T型解码网络D／A转换器。最后用PSPICE模拟验证所设计的电路具有正确的逻辑功能。