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。     

关联路网拓扑特性的车辆出行行为画像分析研究

基于交通时空大数据的微观出行行为分析可以为精细化、个性化的交通管控措施制定提供支持,车牌识别数据作为一种精度高、准确性高、采样率全的时空大数据,近年来受到广泛关注。但是现有基于车牌识别数据的出行行为分析文献在进行行为分析的过程中较少考虑路网特征,即没有将出行者的行为与路网特性结合起来分析,这导致挖掘得到的出行模式与路网本身的关联不高。本文首先对车牌识别数据和路网拓扑数据进行数据融合,基于此融合数据,根据机动化出行者的出行行为特性使用聚类算法进行车辆画像,将路网上的车辆划分为临时办事车辆、频繁过境车辆、家庭不常用车辆、通勤车辆、网约出租车辆五类车辆。同时,结合复杂网络方法和聚类算法对交叉口进行画像分析,挖掘出交通管理者需要重点关注的交叉口。在此基础上,结合车辆出行行为和路网拓扑信息深入挖掘出行车辆的出行模式,构建车辆画像-交叉口画像-过车频次矩阵、车辆画像-交叉口画像-过车占比矩阵,进而对车辆出行时空特性进行深入挖掘,为交通管控措施的制定提供支持。     

个性凸现强烈的迷你电单车

电动自行车近年来发展迅速,规模空前,产品琳琅满目。然而综观整个市场,产品同质化严重,款式大同小异,几乎难分彼此,而且大都是重量级产品,摩托化产品,小型、轻型的电动自行车所占比例很少,特别是便携式的电动车几乎没有。轻量化是电动自行车发展的必然趋势,随着锂电技术和材料科学的进步,轻型乃至超轻型电动车的实现将成为可能,同时,省去脚蹬链轮传动装置又能进一步减少车体重量,下面就介绍几款小巧轻便的《迷你电单车》供业内人士参考。     

意大利“RANDONNEUR HYPER”轮胎新品个性独特

VITTORIA打造的高档自行车赛车专用轮胎,现在意大利享有极高的知名度。这对意大利人来说,几乎家喻户晓。据了解,该轮胎生产厂商为了不断增强产品市场竞争力,经坚持不懈努力,于不久前又开发成功了一种名为     

基于车牌数据的行程速度特性及交通状态评估

针对目前基于车牌的数据信息量大、覆盖范围广,但数据利用率低、资源浪费严重等问题,进行基于车牌的数据挖掘研究。分析已有数据处理方法及可能存在的问题,提出基于聚类思想的时间间隔获取方法,并对提取的行程时间数据进行异常判别和修复。利用相关方法计算平均行程速度,采用统计学分析方法研究了行程速度的时变特性,得到不同天相同时段平均行程速度的稳态变化规律。通过平均行程速度与速度标准差的量化关系研究,获得一天中不同时段行程速度的波动情况,最后设计以速度阈值为判断准则的交通状态评估算法,实例分析结果与实际交通状况一致,说明算法的科学性和有效性,可为交通管理部门提供可靠的决策依据。     

Android平台下基于OpenCV的车牌号识别技术

针对车牌识别算法在手机上应用的需求越来越迫切的问题,提出一种基于OpenCV的车牌号识别方法,并在Android平台下实现.该方法由两部分构成:其一为单一的车牌图像识别,分为图像获取、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程;其二为自动筛选识别结果,即连续拍摄图像并识别,通过其结果的一致性和匹配度自动选择最佳结果.经实测和分析可知:该方法在主流手机上处理速度可达到20帧/ms;影响识别率的主要因素是车牌污损和拍摄角度偏差;在实际环境中识别率可达90%以上.研究结果表明,该方法具有较高的实时性和识别率,可适用于在运动过程中进行车牌识别的场景.     

浅议课堂教学中学生个性的培养

针对传统课堂教学中存在的主要问题,笔者结合教学实践,分析简述了实施个性化教学的重要性,浅议课堂教学中学生个性培养的方法和途径。     

个性创意广告在申城四座地铁站试水在示范车站展示后将视情况在地铁线路推广

半人高的香水瓶“镶嵌”在地铁站厅的墙壁内、车站的柱子变身成为一个巨大的饮料杯,走进轨交2号线娄山关路站。乘客犹如变成了小人国的公民,这是上海地铁正在悄然进行的一场个性创意广告展示,分别在1号线、2号线、4号线和8号线选择一座示范车站,展示活动将持续到12月20日结束,而未来这些有创意的广告形象将视情况考虑在地铁线路推广。使乘客在地下空间里不会感觉单调。     

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。     

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