车牌识别技术实现方法初探

现代智能交通系统把计算机视觉和模式识别技术应用到车牌识别技术领域中,车牌识别是指对已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、字符分割、字符识别的过程。车牌识别系统中的关键技术在于车牌区域定位技术和字符分割与字符识别技术,探讨了车牌识别过程中的常用方法。     

车牌自动定位切分技术

车牌自动定位切分技术是实现交通管理智能化的环节之一，根据车牌在目标图像中的成像特点使用车牌自动定位、切分的方法，并对倾斜车牌进行矫正，从背景中检测车牌的精确位置和进行字符切分。     

香港吉祥车牌天文价

在香港有的人办事爱图个吉利，且不说其它方面，只说车牌。只要他们认为吉祥如意的车牌，就不惜重金购买，甚至创下了世界纪录。     

电子车牌识别系统的开发及应用前景分析

对电子车牌识别系统的技术开发和应用前景作了阐述,并对其在各相关领域中的应用进行了介绍和分析。     

车牌自动识别技术探讨

对车牌自动识别技术进行了探讨。     

ETC系统跟车干扰解决方法初探

针对现有ETC系统存在的“跟车干扰”现象提出基于车牌识别技术的解决方法：介绍嵌入车牌识别的ETC系统交易过程及其误差处理;最后描述了ETC系统中嵌入车牌识别系统的其他优点。     

基于车牌识剔技术的IC卡及通行费防流失对策研究

将车牌识别技术与IC卡管理思想相联系，在不增加硬件投资的前提下，利用现有成熟的车牌识别技术及数据库同步技术，构建一种有效防止IC卡及通行费流失的方案，解决困扰公路收费和管理部门多年的高速公路通行费、IC卡流失严重的问题。     

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，具有一定的实用价值。     

小波技术在车牌识别中的应用

详细论述了车牌识别技术的原理和常用方法,叙述了车牌识别过程的特点和难点,并针对上述情况,提出了利用小波技术可以解决车牌图像预处理、图像分割和字符识别等过程的理论依据。同时,以字符识别为例给出了以小波变换为核心的算法。     

采用分段分形维数识别车牌字符

研究了在小波多尺度分解情况下，采用分形维数描述车牌字符特征，并在分区情况下计算出典型车牌字符的分段分形维数。发现小波变换能获取丰富的车牌字符特征，采用分段分形维数描述车牌解决了单一维数描述车牌字符时，有些字符维数相差太小，导致阈值难以选取的问题。结果表明，小波分形方法是研究车牌字符识别的有效的新方法。     

基于投影的车牌倾斜检测方法

图像倾斜检测是车牌识别中的关键环节之一。典型的倾斜检测算法是进行Hough变换后寻找长直线的倾斜角度．在实际应用中，车牌图像中未必有明显的较长直线，或者长直线对正确检测形成干扰．本文介绍一种基于投影的车牌图像倾斜检测方法，通过对车牌图像做各种角度投影，寻找投影图像峰宽最窄的角度，即是图像的倾斜角度。测试结果表明了这种方法的有效性。     

基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法

本文提出了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法．该方法利用车牌与背景的色彩特征，在HSV(Hue，saturation，value)空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阀值进行色彩分割以初步过滤背景．对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征，应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段，逐步过滤干扰区域，最终定位正确的车牌位置．该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别．实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性．     

车牌识别技术与公路自动收费系统

从公路自动收费系统入手,分析了作为自动收费系统关键技术之一的车牌自动识别技术。并以其工作过程为主线,以每个工作环节中常用的方法为例,详细的介绍了基于图像处理的车牌识别的工作原理。     

复杂背景下的汽车牌照自动识别系统

本分析了目前存在的车牌自动识别系统及其相应的问题，同时提出了一种在多分辨率下串行运算的金字塔结构的车牌自动识别系统。该系统由两个重要步骤组成：(1)结合数学形态学的字符笔画分析的车牌定位算法，(2)分析类字符连通域的字符切分算法。通过大量的实验证明该方法准确率高，鲁棒性好，速度快。用1013幅图像对该系统进行测试，正确率为95．27％，平均处理一幅图像只用0．49秒。     

一种噪声车牌的模糊预处理方法

本文提出了一种车牌模糊预处理方法,主要用于解决现场车牌图像模糊不清、对比度不强,以及传统二值化方法带来的噪声、粘联、变形等不理想现象。通过采用模糊增强技术采增强车牌图像的对比度,便于后续的分割、识别等操作;并提出应用模糊c均值算法采确定车牌图像二值化中的聚类阈值,从而实现对车牌图像的二值化,并将二值化结果与传统的Otsu二值化方法进行了对比。实验结果显示,应用本方法处理车牌噪声和粘联等情况具有较好的优越性。     

高速公路收费站高清视频车牌识别系统的研究

针对现有高速公路收费站标清视频车牌识别系统,研究了高清视频车牌识别系统方案及特点,高清视频车牌识别系统方案实现对每一辆车的车牌进行自动识别,通过智能化处理,缩短收费口的停留时间,从而提高服务水平。     

车牌识别的分布式结构处理方法研究

提出了一种车牌识别的分布式结构处理方法,能合理利用车牌识别系统的资源,提高车牌识别系统的识别效率,适合于多车道大流量的实际交通系统。对车牌识别系统在交通系统的应用和推广具有重要意义。     

基于VGA显示终端的车牌照摄像机

通常的复合视频监视器分辨率较低，在车牌图像较小时不易辨认，为此设计了基于高分辨显示终端的车牌照摄像机。     

车牌定位的一种神经网络方法

汽车牌照自动识别（LPR）是ITS中的一项关键技术。对实时采集的图像，能自动地提取车牌照信息，有利于快速、高效进行车辆监控和管理，真正实现交通管理的智能化。而车牌定位又是车牌识别的必要的先决条件，直接影响LPR的成功与否。针对国标GA36—1992，结合图像的边缘特征，给出了一种快速可行的车牌照定位方法，供同行们参考。     

浅论利用现代科技防止反光机动车号牌生产过程中出现错、重、假牌问题

据统计，全国共有车牌厂100家左右，管理水平相对比较落后，容易出现错牌、重牌、甚至假牌等生产事故。在传统的车号牌生产管理中，主要存在着以下问题：