共查询到17条相似文献，搜索用时 234 毫秒
1.
为提高高速公路通行效率,在原有收费系统基础上提出基于“车牌识别+移动支付”的高速公路收费系统,无需额外安装设备即可实现不停车收费。系统核心技术为车牌识别与移动支付。车牌识别采用小波降噪技术对图像进行降噪处理,采用数学形态学方法进行车牌定位,采用垂直投影法进行字符分割,采用 ORC 算法进行字符识别|移动支付通过调用第三方支付平台（微信或支付宝）接口方式实现。对车牌图像进行降噪处理后,车牌识别正确率达到 96%,比未降噪处理提高 3%|与 ETC 收费车道相比,从该系统入口车道通行时间缩短7 秒,出口车道缩短 8 秒,试验结果表明该系统提高了高速公路通行效率。 相似文献
2.
针对传统数学形态学算法对图像边缘细节提取不理想的问题,采用3×3或者5×5的结构元素替换单一结构来改进数学形态学算法,克服传统数学形态学算法的缺陷。对车牌图像边缘轮廓实施闭运算、开运算、小对象移除,实现车牌的粗略定位。在此基础上,采用区域标记法进行车牌精准定位。将提出的车牌定位算法应用于实际的车牌定位中,结果表明,改进数学形态学算法对车牌定位的准确率比传统数学形态学算法提高了13.9百分点,具有更为广泛的适用性。该研究对提高车牌的定位精度、车牌识别具有一定的参考价值。 相似文献
3.
董加英 《温州大学学报(社会科学版)》2014,(4):37-42
在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法.首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域.实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位. 相似文献
4.
周泽华 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(15):68-69
研究车牌识别定位算法问题．传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度不高等问题．为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出一种基于有色点对搜索的车牌定位算法．基于车牌图像颜色特征,选取适合的颜色模型进行车牌提取．用有色点对算法搜索出符合车牌字符特征的候选区域对车牌进行粗定位,最后对候选区域进一步分析准确定位出车牌．通过研究表明,该算法具有较高的准确率． 相似文献
5.
为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。 相似文献
6.
传统字符识别方法缺乏对污染车牌字符正确识别的能力,难以有效分辨易混淆字符等。针对这些弊端,采用 MATLAB 对真实车牌字符图像进行处理,提出一种基于离散 Hopfield 神经网络的改进算法（CLP-HNN）,对车牌字母及数字进行识别。实验结果表明,该算法对污染车牌字符识别率达 93.3%,不仅可有效降低污染车牌错误识别的风险,而且可提高易混淆字符正确辨别率,对减少车牌误识别引起的交通安全及秩序问题有较大参考价值。 相似文献
7.
提出了基于改进的边缘检测和数学形态学结合的车牌图像识别新方法.首先将采集到的彩色车牌图像转化为灰度车牌图像,然后利用Sobel算子进行边缘检测,接着对灰度化的车牌图像进行形态学的腐蚀处理,得到平滑图像的轮廓,再进行X方向的定位和Y方向的定位及区域校正得到车牌的区域.通过对车牌图像的二值化和形态滤波把车牌上的字符给有效分割出来,最后采用模版匹配的方法进行车牌字符的识别.从仿真的结果看:可以准确提取车牌位置的字符,字符识别的准确率较高,且识别的速度快. 相似文献
8.
《鸡西大学学报》2019,(9)
为了提高机器学习算法对实际场景中车牌识别能力,克服天气、车牌种类对识别的干扰,以实际场景拍摄的车牌为识别对象,设计并开发了一种基于大数据标签与机器学习的车牌识别系统。首先,在不同启用场景、不同天气下采集两万帧车牌,涵盖各省市汽车,作为大数据标签和学习基础,建立车牌图像和车牌文字字段的训练集数据库;然后,利用图像降噪、自动阈值分割、形态学处理以及边缘检测,完成车牌定位与分割;随后,通过建立支持向量机与随机森林分类器,对训练集样本进行模型学习,完成机器学习算子,完成针对车牌的最终识别;最后基于Windows系统、C++语言与OpenCV开源学习框架,编码实现算法和系统。经过与对照组的对标测试,所提算法具有更高的车牌识别能力。 相似文献
9.
针对复杂的高速交通系统，设计了一套基于MATLAB的车牌识别系统，采用数字图像处理技术，自动识别车牌图像中的牌照信息，让交通系统实现数字化。具体过程是先对采集到的车牌图像进行灰度化，再进行边缘检测、形态学处理等，完成车牌的两次定位，成功后再进行倾斜校正、二值化、反色、字符分割，最后用模版匹配法对车牌字符进行识别。从实验结果看，该系统准确定位车牌并能准确快速地识别出车牌号码，实时性和实用性都较好。 相似文献
10.
目前的LPR(License Plate Recognition)系统存在识别率低、速度慢和成本高等问题。将蓝底白字的车牌和金属边框、长宽比等多种特征融合,能够实现车牌的快速定位,并大大简化设计、减低成本。通过Matlab编程实现了该系统。实践证明,该系统具有造价低廉、识别速度快、准确率等优点。 相似文献
11.
Traditional methods of license character extraction cannot meet the requirements of recognition accuracy and speed rendered by the video vehicular detection system. Therefore, a license plate localization method based on multi-scale edge detection and a character segmentation algorithm based on Markov random field model is presented. Results of experiments demonstrate that the method yields more accurate license character extraction in contrast to traditional localization method based on edge detection by difference operator and character segmentation based on threshold. The accuracy increases from 90% to 94% under preferable illumination, while under poor condition, it increases more than 5%. When the two improved algorithms are used, the accuracy and speed of automatic license recognition meet the system's requirement even under the noisy circumstance or uneven illumination. 相似文献
12.
车牌识别系统包括五个核心部分,分别是图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别。此系统的工作过程为:首先对车牌进行预处理,确定车牌水平位置和垂直位置,即车牌的具体位置;接下来经字符分割工作提取车牌字符;最后采用模板匹配的方法完成车牌字符的识别。Matlab仿真实验结果表明,本系统的车牌识别率可达96%。 相似文献
13.
提出一种虚拟仪器与机器视觉相结合的汽车牌照识别方法。应用IMAQ Vision工具包,在LabVIEW平台上开发了车牌图像识别系统,并详细介绍了图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的方法。实验结果表明,该方法是可行性的,能有效识别车牌和字符。 相似文献
14.
通过对飞行模拟训练费用的分解,选取了飞行模拟训练费用估算方法和估算模型来对飞行模拟训练估算问题进行分析和研究。 相似文献
15.
车牌识别技术作为智能交通的重要组成部分,在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的三个重要组成部分,是车牌识别技术研究的重点,从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状及车牌识别技术的应用进行了简要介绍。 相似文献
16.
针对现有车牌字符识别算法中存在识别时间长、正确率低的问题,提出了基于粗网格特征提取及RBF神经网络的车牌字符识别算法。该算法首先对车牌图像字符进行预处理,再将提取的车牌字符特征向量输入RBF神经网络进行训练,通过建立汉字字符、字母、字母／数字混合分类器分别对车牌字符信息进行识别,同时引入拒识别和易混字符细识别机制。实验表明,这种方法克服了BP神经网络易陷入局部最小值的问题,提高了识别的正确率,适合于对实时性要求较高的智能交通管理系统。 相似文献
17.
李晓斌 《重庆职业技术学院学报》2009,18(2):90-94
文章提出了一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法,进一步研究在干扰情况下的车牌识别问题,并采用系统化的方法,使用VC＋＋6．0设计并实现一个高效、鲁棒性好的车牌定位和识别系统。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好、对光照、旋转、噪声等具有良好的鲁棒性等特点．定位率和识别率可以达到90％以上。 相似文献