基于YOLOv5的车牌识别系统

近年来,车辆的数量不断增多,智能交通场景的不断完善,在现实生活中车牌识别技术的重要性显而易见,本文提出了一种YOLOv5网络与LPRNet网络相结合的技术,同时使用透视转化的方法对车牌进行校正,进而实现对车牌的定位与识别,该模型的模型召回率在99.7%,准确度84.4%,能够准确识别车牌号。本文先对研究的背景和内容进行了简单的介绍,接着对相关理论内容进行了概述,然后分析实验数据与结果,最后对本次研究进行总结。

基于Matlab的车牌识别系统研究

车牌识别系统在现代化交通道路体系中应用广泛,主要应用在高速公路的电子测速、交通路口的违章监控等场景,对于实现交通智能化管理、维护社会稳定具有重要的意义。设计了一种基于Matlab的车牌识别系统,以某小区车库车辆识别系统拍摄的车辆照片为基础,解决了字符分割中两个字符投影连接无法分割的问题和字符“1”与“I”投影宽度较小致尺寸调整异常的问题,该系统算法简单实用,可以快速、准确地对蓝色车牌进行识别。

高性能的车牌识别系统(英文)

描述了一个车辆牌照识别系统 .该系统首先利用车辆位置传感器和图像采集卡来自动获取车辆图像并传输至计算机 ,然后识别车牌字符 .结合网络技术 ,特定车牌信息和车辆图像可以很方便地从远端检索到 .文中介绍了该系统的结构及工作流程 ,以及两种字符的识别方法 :基于PCA LSM的有限中文字符识别方法和基于结构特征分析的字母及数字字符识别方法 .在实际应用环境下 ,该系统的日间整体识别率超过 97% ,夜间整体识别率超过 95 %

基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究

介绍一种高识别率的静止图像车牌识别系统的实现方法.并提出一个由图像处理、图像分割、字符识别等组成的静止图像车牌识别系统的工作原理与设计方案.应用MATLAB语言编程实现了该识别系统的仿真,仿真结果表明该方法是行之有效的.

智能车牌识别系统中图像获取技术的研究

在探讨汽车智能车牌识别系统中图像获取技术的基础上 ,提出了一种合理且实用的图像获取方案 ,并对方案中摄像头和图像卡的选取、摄像机的位置标定、汽车的车速、出入单位的汽车车队之间的距离、天气情况对摄像机所摄图像曝光量的影响等问题进行了详细的分析和讨论 ,能使智能车牌识别系统在各种复杂变化的环境中获得理想清晰的车牌图像 。

车牌识别系统中字符分割技术研究

车牌识别LPR是智能交通中关键技术之一。字符分割是车牌识别的基础,但是,现实应用中,复杂背景、字符断裂或字符粘连等因素容易导致车牌字符分割失败。本文提出了一种新的字符分割方法——基于全局约束的字符分割算法,有效的解决了这些复杂的问题。本算法已在软件平台上成功实现,并使用大量从各种不同环境下采集的具有代表性的车辆图像作为算法测试数据源对算法进行测试,结果证明这种车牌字符分割算法的准确率得到了很大的提高。

智能车牌识别系统设计与实现

针对识别速度的要求,提出一种车牌识别系统的设计与实现,详细介绍了系统中所采用的车牌定位及字符识别的算法。

ROI技术在车牌识别系统中图像存储方面的应用研究

ROI(regionofinterest,感兴趣区域)作为新一代图像压缩标准JPEG2000所增加的一个功能。利用该功能,我们能够针对图像内容进行不同级别压缩,从而提高图像的压缩比。在目前的车牌识别系统中,由于车牌识别精度不高,以及为了更好地查证车辆等原因,仍需存储图像数据。并且,为了减少图像的数据量,还需要对图像进行压缩处理。由于我们对车牌图像中的不同内容、精度要求不同,因此,可以利用ROI方法进行图像压缩。从而减少图像的数据量。

基于FPGA和DSP的车牌识别系统的研究

针对常见的车牌识别系统依赖上位机成本高,并且体积较大不利于野外工作的问题,采用了一种以DSP和FPGA为开发平台的车牌识别系统的设计方案;利用FPGA控制CMOS图像传感器进行车牌图像数据的采集,经过图像格式转换之后传送到DSP中,进行车牌区域定位、字符分割、车牌识别等操作,最后将识别结果传送到LCD中显示;系统采用CCS(Code Composer Studio)集成开发环境,利用VC++语言编程实现车牌识别算法;通过嵌入式机器视觉库EMCV实现识别算法在DSP中的移植,并在LCD上创建工作窗口显示识别结果,检测速度快,准确率高;实验结果表明,该车牌识别系统的设计方案识别结果准确,功能稳定可靠,有效地解决了常见车牌识别系统成本高,体积大不利于野外工作的问题,达到了设计目的。

TMS320DM6446 DSP车牌识别系统设计与优化

本文论述了基于TMS320DM6446嵌入式车牌识别系统的结构、硬件设计和软件优化设计，通过CCTV对车牌进行原始图像采集，根据图像灰度跳变和颜色跳变定位车牌，并运用特征模板匹配和改进的BP神经网络算法对车牌字符进行识别，系统运行稳定可靠，识别率高。引言车牌识别系统（LPRs，LieensePzateRecognitionSysteml是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现智能交通系统管理的的重要环节，其任务是处理、分析摄取汽车图像，以自动识别汽车牌号。在路桥收费卡口、道路监控、停车场的车辆出入有着广泛应用。

基于Android移动终端的车牌识别系统研究与实现

随着社会主义市场经济的发展,互联网技术已经被广泛应用,甚至涉及到交通系统中,车牌识别系统与Android移动终端相结合,为智能交通系统的发展提供了有效的帮助。同时,Android移动终端智能手机也广泛应用于人们的日常生活,人们可以利用智能手机的拍照功能随时随地对交通违规现象进行拍摄,通过系统识别自动将拍摄信息传输给交通监管平台,从而实现车牌识别系统在Android移动终端的广泛应用。

基于多特征融合的小区车牌识别系统的研究

目前的LPR(License Plate Recognition)系统存在识别率低、速度慢和成本高等问题。将蓝底白字的车牌和金属边框、长宽比等多种特征融合,能够实现车牌的快速定位,并大大简化设计、减低成本。通过Matlab编程实现了该系统。实践证明,该系统具有造价低廉、识别速度快、准确率等优点。

车牌识别系统

在机动车牌照牌识别系统的设计中，车牌区域的检测和牌照中字符的分割是进行字符识别前必须的两个步骤，实验证明，利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性，算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础，字符分割受车牌倾斜角度的影响较大，在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后，再进一步进行字符分割，具有较好的效果。

基于Simulink的车牌识别系统仿真平台

基于Matlab的Simulink设计的车牌识别系统的仿真实验平台,可以实现从一幅图像到识别出车牌字符的仿真过程。先建立车牌识别系统的原理模型,根据该原理模型应用Simulink实现系统仿真实验平台的图像采集模块、车牌定位模块、字符分割模块和字符识别模块。最后,将各个模块连接起来形成仿真实验平台。实验结果表明,该平台不仅能够满足车牌识别过程中各个模块的测试要求,也能满足车牌识别系统的测试要求,具有很好的性能。

基于Matlab的车牌识别系统仿真研究

车牌识别系统在智能交通领域应用广泛,本文对目前该技术的研究现状进行分析,提出了一种基于Matlab车牌识别系统的仿真方案,利用图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等技术,完成了对车牌信息的识别处理。

压缩感知在车牌识别系统中的应用研究

分析车牌识别系统的数据采集过程,提出关于压缩感知理论的车牌识别系统的数据采集方法。对采集的车牌图像进行小波变换,将车牌图像变换成易传输,数据量较小的图像数据,使用正交匹配追踪算法以及小波逆变换对来自传输设备的车牌图像进行重建,并实现原始图像精确和近似重构。由仿真可知,压缩感知理论应用于车牌识别系统的数据采集传输过程,降低了传输数据量大小,并易于图像数据传输,且能以较小误差实现车牌图像的重构,同时有相应的硬件使用环境。

车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究

针对汽车牌照识别系统中图像的采集和定位问题,设计了一种行驶车辆图像获取的自适应控制系统,很好地解决了车牌识别系统的全天候问题;并且利用纹理分析和灰度图像垂直投影相结合的方法,成功地解决了传统车牌图像定位手段很难解决的几个难题,在此过程中还涉及了车牌图像的几种预处理手段:车牌图像的灰度校正、增强和锐化;最后的定位结果验证了该定位算法的有效性和精确性。

车牌识别系统中智能算法应用研究

文章介绍了利用车牌的纹理特征和区域形状特征检测车牌区域情况。为提高区域检测的正确性,利用新的改进的主动轮廓模型,利用先验知识确定精确的车牌边界。在精确的车牌区域中切割出车牌中的单个字符,最后利用支持矢量机对字符进行分类识别。

基于MATLAB的车牌识别系统的研究与实现

车牌识别作为智能交通系统的重要部分,能实现对车辆的自动监测,对交通系统的自动管理有着重要的意义。本文在计算机图像识别和处理的相关原理上,首先对车牌识别系统中的图像的预处理、车牌字符分割及识别等关键技术进行研究,并在此基础上开发了一个基于MATLAB的车牌识别系统。通过测试结果表明,设计的车牌识别系统有较好的识别效果。

基于嵌入式的车牌识别系统设计

现今,随着汽车业和交通业的发展,汽车的数量每天都在以指数倍数递增,所以对于汽车的管理和控制越来越重要。随着科技的发展,人们研究出了一项基于嵌入式的车牌识别的系统,该系统能够对汽车的车牌进行识别,系统的实现能够加强人们对于汽车的管理。本文通过对车牌识别系统现状的分析,提出了一种基于嵌入式的车牌识别系统的设计方法,其中包括车牌底色检测算法、字符分割法和字符识别算法。最后对嵌入式的车牌识别系统的硬件功能进行了划分和阐述。