車牌定位文章進入車牌定位技術(shù)社區(qū)

透過車牌識別原理，看背后的貓膩

對于一個城市來說，車輛的多少可以衡量這個城市的重要性和地位，那么車牌識別實現(xiàn)的方式有哪些，車輛牌照的識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。
關(guān)鍵字：車牌識別字符識別車牌定位

基于圖像采集的汽車車牌定位識別，軟硬件協(xié)同

本項目的主要任務(wù)是利用攝像機以及FPGA開發(fā)板，設(shè)計一個可以在交通路口和收費卡口對來往車輛的車牌進行預(yù)處理的系統(tǒng)，實現(xiàn)對車輛進行圖像拍攝，并對圖像中的車牌進行識別，輸出車牌在圖片中的位置坐標(biāo)等信息。
關(guān)鍵字：車牌定位圖像處理形態(tài)學(xué) 二值法去噪

智能交通：汽車車牌定位識別完整設(shè)計

本文擬充分發(fā)掘FPGA并行運算在圖像處理領(lǐng)域的優(yōu)勢，實現(xiàn)基于Adboost算法的車牌檢測硬件架構(gòu)，最終完成車牌定位信息的實時輸出。
關(guān)鍵字： Adaboost 車牌定位 FPGA Haar特征

基于嵌入式系統(tǒng)的智能車輛出入管理系統(tǒng)研究

基于嵌入式系統(tǒng)的智能車輛出入管理系統(tǒng)研究, 由于現(xiàn)在汽車越來越普及，汽車的增長速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了道路發(fā)展的速度。截止2012年底數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國汽車年生產(chǎn)能力突破1 900萬輛，達到了1 927.2萬輛，比2010提高了4.6個百分點。這也標(biāo)致著我國已正式邁入汽車社會
關(guān)鍵字：車輛管理嵌入式智能識別車牌定位

車牌定位在電子警察中的工程應(yīng)用

近年來，我國在城市和交通建設(shè)方面取得了巨大的進步。然而，面對越來越多的交通路口、收費站以及治安卡口，傳統(tǒng)的人工值守顯然已經(jīng)滿足不了要求。為解決這種現(xiàn)狀，出現(xiàn)了適應(yīng)信息化時代的計算機集成產(chǎn)品，即電子警察
關(guān)鍵字：車牌定位電子警察工程

復(fù)雜車輛圖像中的車牌定位

針對復(fù)雜背景的車牌定位問題，提出了一種綜合形態(tài)、顏色、投影等多種特征的車牌定位算法。基于車牌區(qū)域邊緣信息豐富的特點，首先利用邊緣檢測和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法定位候選車牌區(qū)域，并消除噪聲干擾；然后根據(jù)質(zhì)心所在位置對候選區(qū)域進行由低到高的排序，并通過顏色識別作進一步篩選，以排除車燈等區(qū)域的干擾；最后采用投影法及谷值分析對截取出的缺損車牌進行補全，從而得到準(zhǔn)確的車牌位置。實驗結(jié)果表明，算法的效率與精度與車輛圖像的清晰度、曝光度及車牌大小等因素有關(guān)，與傳統(tǒng)車牌定位算法相比，效率和精度分別提高了15％和20％以上。
關(guān)鍵字：車輛圖像車牌定位

一種基于圖像處理和投影的車牌定位方法

摘要：為了提高車牌的定位率和準(zhǔn)確性，通過對車牌特征的研究，提出一種采用顏色特征、圖像處理和投影結(jié)合的定位方法。首先利用車牌的顏色特征將車牌可能區(qū)域從整幅圖像中確定，再利用水平移差掃描，邊緣檢測對圖
關(guān)鍵字：圖像處理投影車牌定位方法

基于DCT域的公路車牌定位算法

1 引言　　車輛牌照識別( VLPR: V ehic le L icense PlateRecognit iON)系統(tǒng)作為一個專用的計算機視覺系統(tǒng)，能夠自動攝取車輛圖像并識別出車牌。這個系統(tǒng)可應(yīng)用在公路自動收費、停車場管理、失竊車輛偵察、門
關(guān)鍵字： DCT 車牌定位算法

基于支持向量機的車牌定位方法

1 引言
智能交通系統(tǒng)是一個熱點研究領(lǐng)域，受到日益廣泛的關(guān)注。車牌識別系統(tǒng)(LPR)是計算機視覺、模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用，包括車牌定位、車牌字符分割、字符識別三部分。其中車牌定位是
關(guān)鍵字：支持向量機車牌定位方法

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車牌定位介紹

　　車牌定位是車牌自動識別技術(shù)中的一個關(guān)鍵問題，在車牌識別技術(shù)中占有很重要地位。一個車牌識別系統(tǒng)的識別率往往取決于車牌定位的成功率及準(zhǔn)確度?！　?.基于Hough變換的方法　　分析車牌具有明顯的矩形邊框，利用Hough變換檢測區(qū)域邊界實現(xiàn)定位。　　2.基于邊緣檢測的方法　　利用了車牌字符邊緣豐富的特征，結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)或區(qū)域生長方法實現(xiàn)牌照定位?！　?.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法　　利用圖像的顏色或紋理特征 [ 查看詳細(xì) ]

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