车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四步。利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换对车牌图像进行水平校正,BP神经网络的方法进行字符识别,最后基于DELPHI7．0环境下设计开发了车牌自动识别系统。     

一种车牌自动识别系统的设计方案

通过对设计的车牌自动识别系统的组成、作用、原理进行分析。介绍了系统的图像采集、车牌定位、车牌字符识别和数据库管理等几部分的设计要求和方法．该系统可用于停车场、收费站、交通路口等场所．     

一种新的车牌图像自动识别系统

通过分析国内外图像自动识别系统在交通管理中应用的现状，指出了现行各种自动识别系统所采用技术方案的优缺点，提出了一种新的车牌图像自动识别管理系统，并对其中图像定位和字符分割核心技术的研究进行了分析比较，提供了在复杂图像中如何进行图像识别的研究新思路，使其在实践中能得到广泛应用．     

车辆牌照自动识别系统中的字符分割技术

车辆牌照定位以后,需要进行字符分割,以便系统自动识别。介绍了一种基于阈值化与投影法的分割技术,详细阐述了车牌图像归一化、域值化和字符分割的具体过程,算法简单实用,经过实验验证,可以满足实时自动识别系统的要求。     

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．     

牌照自动识别系统在高速公路收费中的应用

牌照自动识别系统在高速公路收费中具有防止车辆换卡逃费,辅助车型分类,杜绝收费人员舞弊,自动放行,提高通行能力,减少通行卡投资以及满足车道监控需要等作用。牌照自动识别系统采用车牌号码匹配和车牌图片匹配两种方法对出入口的车牌进行匹配识别。安装在出口的车牌自动识别系统首先根据通行卡中的车牌号码识别结果进行车牌号码匹配,判断出入口是否为同一车辆。当车牌污损严重而无法识别时,出口车牌自动识别系统将根据出入口的车牌图像来进行图片匹配,判断出入口是否为同一车辆。     

基于投影图像分布特征的车牌定位算法研究与实现

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成部分之一，是实现车牌识别（LPR）系统的关键一步．针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出了一种先利用扫描行跳变点数据得到图像的水平投影图，再通过突出图像列的边缘特征得到垂直投影图从而提取出车牌的方法．理论分析及实验结果表明该方法是非常有效的，准确率高、鲁棒性好，具有较好的实用价值．     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.     

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。     

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。     

车辆牌照自动识别中的一种新算法

机动车是现代交通运输中的一种重要工具,而车牌是车辆的身份证,是车辆的唯一标识,对车辆具有非常重要的意义.车牌识别技术是现代交通运输中的关键技术之一.在车牌识别系统中,根据车牌字符的分布特征,提出了投影与车牌尺寸先验知识相结合的车牌字符分割算法,该算法对图像中字符断裂和字符粘连的现象进行了有效的针对性处理,提高了字符分割的正确性,对牌照的正确识别起到至关重要的作用     

基于模板匹配方法的不均匀照度车牌图像识别

为了快速准确识别不均匀照度车牌图像,提出一种基于改进的顶帽重构和模板匹配方法车牌识别算法。首先,使用灰度级顶帽重构进行预处理,增强图像的细节信息,减弱环境和光照等条件变化对车牌字符信息的干扰。然后,使用改进的投影分割法对二值车牌图像进行分割,提取字符图像。最后,对不同地点、不同自然条件下采集的图像进行测试,测试结果证明该算法性能优异。在此基础上,设计了一种基于字符图像全局重合度的模板匹配函数,对字符样本图片进行测试,测试结果证明该匹配函数准确可行且性能良好。     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

基于视频列车车号识别系统的研究

提出了基于视频的铁路列车车号的识别系统,为铁路列车设计了一种全新的列车车号识别方法.系统通过对铁路现有设备的利用优化了列车图像的采集方法,同时提出用图像的色彩信息准确进行列车车牌图像定位分割和以像素面积原理为基础的搜索寻优进行列车车牌倾斜校正.在字符分割与识别部分使用了改善后的快速准确算法对列车车号进行处理.各个部分均采用改进了的针对性强、实用、快捷的算法和技术,完成了对列车车号识别的功能.     

基于多层前馈神经网络的车牌提取方法

文中提出一种采用三层前馈神经网络提取车牌的方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法,适合于彩色及灰度图像。实验表明,该方法能准确地提取图像中的车牌。     

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。     

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。     

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。     

基于电子警察技术的城市外地车联网收费系统

提出在对外地车收费方面采用基于电子警察技术的城市外地车联网收费系统的设计方法，从而解决了由于目前城市对外地车进城收费的收费站布局不太合理，既起不到全面收费的作用，又对城市主要道路交通顺畅带来负面影响的问题．对通过该系统的联网收费、车牌自动识别等关键技术的分析和系统设计，确保了该系统的正常、高效工作，从而把电子警察技术的应用拓展到城市交通收费领域，提高了城市道路交通的经济效益和社会效益．     

车牌自动识别系统在执法中的作用

车牌自动识别系统(ALPR)在若干年前就已经被研制出来了。然而，由于该系统过去可靠性差、难以操作使用，所以直到最近才被广泛应用到实际系统中。过去的这种系统硬件笨重和脆弱，并需要专业人士安装，而今这种系统与过去相比已完全不同，不仅容易操作使用，而且因采用成熟技术而确保系统连续可靠地工作若干年，并只要用户自已安装即可。