分享到:

基于数字图像处理的车牌识别系统研究

智能交通系统是目前世界交通运输领域的前沿研究课题,车辆牌照自动识别系统作为智能交通系统中的一项重要技术,结合了图像处理,模式识别,自动化等多项技术,现在已得到广泛的应用。汽车牌照是车辆最清晰、准确、唯一的标志。车辆牌照识别系统作为一个专门的计算机视觉系统,能够自动地拍摄车辆行进的动态数据、有效地判断和提取含有车牌的图像数据并实时准确地识别出车辆牌照上的字符。本文对一套完整的车辆牌照识别方法进行研究。主要内容包括综述了国内外流行的车辆牌照识别技术,分别介绍了车辆牌照系统的每一个组成部分和国内外的识别方法。采用基于灰度图像的二值化算法对图像进行二值化,分析了基于连通域搜索的车牌照粗定位算法,根据车牌照本身的特点,提取车辆牌照区域特征,对车牌进行精确定位。对于车牌区域,采用基于彩色模型的车牌区域的二值化算法。结合垂直投影和连通域对车牌区域进行字符分割,很好地解决了字符粘连和过度分割的问题。分割结束后提取字符的加权组合特征,利用模板匹配  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北石油大学
东北石油大学

基于数字图像处理的车牌识别系统研究

ITS(Intelligence Transport System)智能交通系统是21世纪公路交通系统的重要核心技术,世界各国正在致力于它的研发和实际应用。车辆牌照识别是ITS重要研究领域之一,该系统适合于城市交通管理、高速路汽车超载、超速监控、公路不停车收费、停车场管理、车辆跟踪以及小区智能化管理等应用。基于计算机图像处理和模式识别技术的车牌自动识别技术是车辆牌照识别系统的关键技术,因此,对车辆识别技术的研究具有重要的理论意义和实用价值。车牌识别一般可以分为车牌的定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。本文研究了车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。在车牌定位上,首先,用灰度化、全局阈值法二值化、sobel算子边缘化等数字图像处理算法得到车牌图片的边缘图像,然后利用数学形态学进行处理,形成多个符合车牌特征的连通区域。接下来,分别根据车牌的形状特征...  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

基于数字图像处理的车牌识别关键技术研究

随着我国经济的发展,高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求日益提高。智能交通系统已成为当前交通管理发展的主要方向。汽车牌照自动识别技术(License Plate Recognition,LPR)是智能交通系统中的一个重要环节,它不但可以广泛地应用于交通流量检测,而且还可以应用于交通控制与诱导,机场、港口、小区的车辆管理,不停车自动收费,闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域。因此,具有广阔的应用前景。本论文就是在这种背景下,研究基于图像处理的汽车牌识别系统。车牌识别一般可以分为车牌预处理、车牌的定位、车牌的字符分割和字符识别四个主要部分。本文在分析近年来一些典型的车牌识别系统的算法基础上,最终确定了一套有效的车牌识别算法。本论文研究的主要内容和创新点包括:在车牌预处理阶段,本文首先对车牌图像进行图像灰度化和均衡化的处理,然后采用了一种新的去除噪声的方法——基于偏微分方程去除噪声。该方法步骤虽然比...  (本文共71页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

不定长车牌字符分割算法研究

智能交通系统是近年来国际上最引人注目并且研究发展速度最快的领域之一,而车牌识别系统是随着智能交通系统发展起来的高新技术之一。现在车辆牌照自动识别系统已经广泛的应用于桥梁、路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域。随着经济的发展,私人汽车越来越多,交通事故、违章驾驶等发生次数也在增加。交通安全以及合理管理已经是必不可少的。车牌识别技术作为关键技术之一也将发挥越来越大的作用。车牌识别技术所涉及的领域主要有数字图像处理、计算机视觉、模式识别等。总体上来说,车牌识别技术是图像处理技术和车牌本身特点的有机结合和神经网络等知识的有效运用。车牌识别技术通过对视频流中复杂背景的车辆图像进行处理,定位车牌,分割牌照,最后自动识别出汽车牌照上的字符。所以车牌识别系统主要包括三个部分——车牌定位、车牌字符分割以及字符识别。车牌定位从背景图中提取出车牌图片,字符分割将提取出来的车牌图片进行处理,分割成单个字符,最后由字符识别部分将单个字符识...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

《科技展望》2016年29期
科技展望

基于数字图像处理的车牌识别技术

车牌识别系统作为交通管理的重要部分,已得到越来越多的关注。本文论...  (本文共1页) 阅读全文>>

苏州大学
苏州大学

车牌识别系统设计与实现

车牌自动识别系统(License Plate Recognition System)是智能交通系统中的重要组成部分,它有着广泛用途和良好的应用前景。目前已有不少研究者投身这一研究领域,并作了一些富有成效的工作。本文研究了车牌识别系统的四项关键技术及其相应的实现方法:车牌图像预处理技术、车牌图像定位技术、车牌字符提取技术、车牌字符识别技术。在车牌图像预处理技术中,针对阴雨天情况车牌的处理,首先采用分段灰度线性拉伸与卡尔曼滤波相结合的车牌图像的去噪方法,实验结果表明,该方法可以有效地滤除图像的白噪声。在车牌图像预处理基础上对车牌定位和分割,本文采用基于数学形态学和连通域标记的车牌图像定位方法。首先采用9×1的纵向结构元素对车牌图像进行腐蚀,去除一些噪声点,在此基础上,根据车牌字符的长宽比,采用19×17的结构元素对图像进行闭运算,使得车牌所在的连通域与其他可能与之粘连的相对独立的连通域分开,并基于子图像进行连通域判断的字符提取。采用...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>