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基于数学形态学和神经网络的车牌识别 总被引:4,自引:1,他引:3
汽车牌照的自动识别系统是一种应用于公路交通管理和收费的智能监控系统,文中提出了基于形态学处理定位牌照图象的区域的方法,该方法与其它方法相比对图像没有严格的限制和要求,三层反馈神经网络用来识别和分类,实验证明该方法是有效的。 相似文献
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在车船牌照的识别系统中,牌照的定位是一个非常重的过程。它直接影响着牌照识别系统的准确性。本文利用人工神经网络中的自组织特征映射的方法进行定位,该方法能够克服噪音的影响,有较好的定位效果。 相似文献
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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。 相似文献
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按照集装箱海关公约以及国际公路车辆运输规则中国际货运海关公约的规定,每一种新设计的集装箱都必须经过公约成员国海关当局的审定认可,只有符合海关方面的有关规定,并且具备TIR海关牌照的集装箱产品,才能被用来从事国际间的货物运输业务。因此,任何一家造箱厂在其新产品设计出来之后.都得向有关海关机构申请办理型式认可,而且要在生产一批已认可产品之前办理好TIR牌照申领手续。 相似文献