车牌识别系统

摘要： 在国民经济获得空前发展的今天,人们逐渐对交通控制引起了重视,也对安全管理提出了更高的要求。现阶段,智能交通系统成为城市交通系统的组成部分,而车牌识别系统又是智能交通的核心成分。目前的车辆识别系统都是基于 PC 平台进行设计与实现的,系统的突出优点是实现比较容易,但是开发成本高、实时性差、稳定性差,使得该系统无法广泛推广。为了克服以上的缺点且满足人们对车牌识别速度和识别率的要求,文章根据 OTSU 的特点,首先介绍了课题研究的背景和意义,对有关智能交通系统的相关研究进行了总结;其次在概述基本理论的基础上,将 Avalon 总线作为系统的核心,借助 Nios II 软核处理器、FPGA 芯片以及硬件功能模块,设计了一个与以往车牌识别系统不同的系统。该系统是基于 Avalon 总线开发的,数据可以很好地完成交互;最后,对设计方法的有效性进行了检验,提高了车辆识别算法的处理速度。

摘要： 该设计主要基于MATLAB软件的汽车号牌设别系统设计,系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大核心部分.以上每个功能模块用MATLAB软件实现,最后识别出车牌,在研究设计的同时对其中出现的问题进行具体分析、处理,并寻求更优的方法.

摘要： 为更加准确的识别车牌信息,本文研究设计了基于BP神经网络的车牌识别模型.通过数字图像处理技术预处理车牌图像、定位车牌区域、分割车牌字符,最后采用BP神经网络技术实现车牌字符的识别.通过MATLAB软件仿真实验,取得了较好的识别结果.

摘要： 车牌定位作为车牌识别系统的关键步骤,其定位效果与后续车牌字符分割和识别密切相关,本文对传统方法进行了改进,提出了一种新的车牌定位方法,将数学形态学和轮廓识别相结合,解决了传统定位方法形式单一、易受拍摄环境的影响且识别率不高等问题。通过形态学进行车牌的粗定位;在此基础上查找轮廓,并以宽高比、矩形度作为特征进行轮廓筛选,实现精确定位;最后通过倾斜校正、截取优化,即可输出只包含完整车牌区域的图像。实验结果表明该方法大大提高了车牌的定位准确率,达到了预期效果。

摘要： 车牌识别系统在智能交通领域应用广泛,本文对目前该技术的研究现状进行分析,提出了一种基于Matlab车牌识别系统的仿真方案,利用图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等技术,完成了对车牌信息的识别处理.

摘要： 为了更好的识别汽车车牌, 以CRNN-CTC 模型和RNN 序列为基础, 从识别汽车车牌角度出来,对OCR 技术进行了介绍。通过分析发现, 利用CRNN-CTC 模型和RNN 序列研发车牌识别系统,可以有效地提高交通管理、交通道路监视管理系统。

摘要： 车牌识别系统的评测和图像库的搭建是评价和推动车牌识别技术的关键因素,具有重要的意义.本文在现有车牌识别技术的基础上制定了车牌识别系统评测协议,包括评测指标和评测方案设计;并且介绍了SYSU-ITS系统功能评测车牌图像库,包含6588张各种类型和各省、自治区、直辖市车牌图像;最后在评测协议和图像库的基础上对五个国内常见车牌识别商业系统做了功能评测,评测结果表明目前国内车牌识别系统的瓶颈在于部分车牌种类的定位和复杂汉字的识别.通过研究表明本文制定的车牌识别系统评测协议以及建立的系统功能评测图像库可以有效地评价系统的功能识别差距,并指导国内车牌识别领域未来的研究方向.

摘要： 车牌识别系统作为智能交通系统的核心,起着举足轻重的作用。本文设计和实现了一种基于DSP和FPGA的嵌入式实时车牌识别系统,该系统集图像采集,图像识别,图像传输于一体,具有识别速度快、环境适应性强、体积小、功耗低等优点.本文详细介绍该车牌识别系统的各个模块,包括前端视频输入模块、DSP功能模块及FPGA功能模块;并且通过相关仿真及实际调试操作,结果证明该车牌识别系统的可行性及实用性。

摘要： 车牌定位是车牌识别系统的关键环节。提出了一种利用分块和滑动窗口快速定位车牌的新方法。首先,进行垂直边缘的检测；然后利用分块和滑动窗口的方法进行搜索,产生车牌候选区域；最后经过判别得到车牌区域,并对边界加以调整。实验结果证明这种算法具有定位准确、效率高、适应性强的特点。

摘要： 车牌图像预处理是车牌识别系统中的一个关键步骤，图像增强技术被广泛应用于图像预处理中。本文将一种改进的模糊增强技术和传统的模糊增强技术作了简单对比，并将其应用到车牌图像预处理中。主要步骤包括：图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域反变换。实验结果表明，这种改进的模糊增强技术具有计算量小，灵活性和适应性强等特点，更适用于车牌图像的预处理。

摘要： 车牌识别技术涉及模式识别、数字图像处理、计算机视觉等多个学科．本文对车牌识别系统的几个主要步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别，分别进行了分析．采用彩色图像灰度化、滤除图像噪声、灰度均衡修正等方法对图像进行处理，提高了图像质量．车牌定位是车牌识别系统中至关重要的一步．包括粗定位和精定位两种方法。字符分割：采用经典的固定边界分割，投影分割．利用模板匹配法和贝叶斯统计决策法进行字符识别．

摘要： 车牌识别系统对车牌部分图像所占像素点有一定要求,如果在宽通道停车场内用普通的摄像机采集车辆信息则达不到这一要求。本文深入研究了车牌识别系统的信息采集模式及核心处理算法,建立了两台摄像机采集车辆信息的模型,再对两幅图像进行拼接的方法解决这一问题。本文同时给出了算法的硬件实现。此硬件实现基于高性能信号处理的Virtex-4SX35,充分利用FPGA的自身优点,实现了拼接的快速处理,达到了良好的效果。

摘要： 车牌定位的准确度是车牌识别系统识别率的基础，提出了一种新的基于图像区域分割的车牌定位方法，并介绍了这种车牌定位方法的处理算法和相关的理论。比起常规的车牌定位过程，具有重复处理少，处理流程简单的优势。在实际项目中进行了使用和测试，证明该算法的准确率和执行速度都比传统的定位方式有一定的提高。

摘要： 本文推出的是,根据实际项目应用,自主研发的一种基于TMS320DM642嵌入式视频/图象处理平台,其具有通用性的特点;并具有内存条、CF卡等海量存储体,可存储海量视频/图象数据;硬件接口丰富,方便扩展.本平台在车牌识别系统项目中得到实际应用,效果良好。

摘要： 本发明公开了一种自由角度车牌检测方法，包括：1、构建扭曲车牌检测网络，该网络用于定位车牌位置并对扭曲车牌进行矫正，其包括级联的特征提取子网和车牌检测与矫正子网；特征提取子网用于提取图像特征；车牌检测与矫正子网包括并行的车牌检测支路、空间变换支路，用于在检测到车牌时根据仿射变换参数对车牌区域进行仿射矫正；2、构建训练样本集，训练样本为包含车牌的图像，以及图像中车牌4个角点的位置坐标；3、采用训练样本集对扭曲车牌检测网络进行训练；4、将待检测图像输入训练好的扭曲车牌检测网络，其输出为定位并矫正后的正射车牌图像。该方法适应于自由角度拍摄的车牌定位检测，并对扭曲图像具有矫正功能，能够得到正射车牌图像。

摘要： 本发明提供一种车牌识别方法与车牌识别系统，包括：获取包含车牌的第一图像；通过第一检测模型检测出车牌大致位置，并裁剪出车牌图像；通过第二检测模型定位出所述车牌在车牌图像中的四个顶点坐标；以获得的顶点坐标作为原坐标点，以车牌被通过仿射变换成期望的平面视角下的四个顶点坐标作为变换点坐标，获取仿射变换的变换矩阵；根据所述变换矩阵将所述第一图像进行仿射变换，获得变换后的第二图像；最后通过第三检测模型识别出车牌信息。本发明基于车牌的坐标定位使用仿射变换的处理后，输入更易于进行车牌识别的车牌图片，提高车牌识别的准确率，避免车牌识别系统因为拍摄角度过于倾斜而无法正确识别车牌的问题。

摘要： 本发明公开了一种车辆进场、车辆出场车牌识别方法和车牌识别系统，其中车辆进场车牌识别方法，包括：对进场车辆的车牌进行初次识别，获得初次车牌号识别信息；判断初次车牌号识别信息是否与固定车名单中的一车牌号相同；若是，开闸放行，否则，判断初次车牌号识别信息与固定车名单中的特定记录的匹配度是否达到阈值；若否，判定为临时车辆，开闸放行，若是，提取车牌区域的特征信息；判断车牌区域的特征信息与预存的特征信息的匹配度是否达到阈值；若是，开闸放行；若否，判定为临时车辆并记录后，进行开闸放行。通过车牌识别和车牌区域特征信息验证相结合，提高了固定车辆以及特殊车辆的通行效率。

摘要： 发明公开了一种车牌识别方法、车牌识别装置、车牌识别系统及存储介质，属于交通技术领域，其技术要点是，包括以下步骤：步骤一，当车辆进入识别区域，控制器接收识别区域预设的压力传感器发送的电信号，识别车辆当前位置；步骤二，控制器根据车辆当前车速与车辆距离视觉采集器的距离，计算得到视觉驱动电机的转动角速度；步骤三，根据计算出的转动角速度使视觉采集器跟随车辆移动，对车牌号进行识别；步骤四，若成功识别车牌号，控制器驱动视觉驱动电机复位；若未成功识别车牌号，重复步骤一至步骤三，直到车辆驶离识别区域，可实现摄像头随车移动，提高车牌识别率。

摘要： 本发明公开了一种车牌识别方法、车牌识别系统及电子设备，车牌识别方法包括以下步骤：S1、获取具有车牌区域的车身图；S2、对获取的车身图进行矫正处理，得到矫正后的车牌区域图片，并将矫正后的车牌区域图片作为卷积神经网络的输入图片；S3、对车牌区域图片进行数据扩增，并形成数据库；S4、对数据库进行训练集和测试集划分，并根据训练集获取验证集；S5、通过卷积神经网络构建基于多任务的分类网络，对训练集进行训练，并通过验证集进行验证；S6、对测试集进行测试，获取车牌颜色类别和车牌类型类别。本发明的车牌识别方法，以一个算法的形式解决车牌颜色和车牌类型两个属性的识别，减少算法开发和维护的工作量，增加了算法的鲁棒性。

摘要： 本发明提供一种车牌识别方法与车牌识别系统，包括：获取包含车牌的第一图像；通过第一检测模型检测出车牌大致位置，并裁剪出车牌图像；通过第二检测模型定位出所述车牌在车牌图像中的四个顶点坐标；以获得的顶点坐标作为原坐标点，以车牌被通过仿射变换成期望的平面视角下的四个顶点坐标作为变换点坐标，获取仿射变换的变换矩阵；根据所述变换矩阵将所述第一图像进行仿射变换，获得变换后的第二图像；最后通过第三检测模型识别出车牌信息。本发明基于车牌的坐标定位使用仿射变换的处理后，输入更易于进行车牌识别的车牌图片，提高车牌识别的准确率，避免车牌识别系统因为拍摄角度过于倾斜而无法正确识别车牌的问题。

摘要： 本发明公开了一种车辆进场、车辆出场车牌识别方法和车牌识别系统，其中车辆进场车牌识别方法，包括：对进场车辆的车牌进行初次识别，获得初次车牌号识别信息；判断初次车牌号识别信息是否与固定车名单中的一车牌号相同；若是，开闸放行，否则，判断初次车牌号识别信息与固定车名单中的特定记录的匹配度是否达到阈值；若否，判定为临时车辆，开闸放行，若是，提取车牌区域的特征信息；判断车牌区域的特征信息与预存的特征信息的匹配度是否达到阈值；若是，开闸放行；若否，判定为临时车辆并记录后，进行开闸放行。通过车牌识别和车牌区域特征信息验证相结合，提高了固定车辆以及特殊车辆的通行效率。

摘要： 本发明公开了一种RFID电子车牌生成系统、方法及车牌识别系统、方法，括读写模块、信息表格、验证模块、写入模块和RFID空芯片，所述读写模块用于在信息表格中读取和填写信息，所述信息表格用于排版RFID电子车牌需储存的信息，所述验证模块用于验证所填写的信息是否正确，所述写入模块用于将填写的信息写入至RFID空芯片中；本发明能够有效的验证填写的信息与交通云服务器中预留的该车辆信息是否一致，避免出现错写、漏写，不法人员恶意改写等现象，提高RFID电子车牌生成的安全性，其次，能够验证所识别的RFID电子车牌是否与汽车车牌一致，避免RFID电子车牌被不法分子盗用的现象，增加了对RFID电子车牌用户的安全保障。

摘要： 本实用新型实施例提供的便携式车牌识别装置及车牌识别系统，涉及图像识别设备技术领域。便携式车牌识别装置包括：壳体、摄像头、主控芯片、显示装置和手持部。通过手持部调节摄像头的拍摄方向对车牌进行拍摄，并将识别出的车牌信息显示在显示装置上。相较于现有技术无法对路边停放的车辆通过人工记录车牌信息的方式，更加的便捷，并且因为便于携带，可以应用到多种场景中，所以实用性更高。

摘要： 本实用新型涉及车牌识别技术领域，尤其是一种能够精确识别车牌信息的车牌识别系统，包括第一监测台和第二监测台，第一监测台的一侧设有第一位置传感器，第二监测台的一侧设有第二位置传感器，第一监测台和第二监测台上均设有控制面板，第一监测台和第二监测台的顶部均设有机箱，机箱的外壁上均设有车牌识别仪，机箱内均设有电机，电机的输出轴贯穿机箱的顶壁且固定连接有转盘，转盘的顶部均设有支撑杆，支撑杆的顶端均设有摄像头，支撑杆的中部均设有电动伸缩杆，电动伸缩杆的底端通过铰链与相对应的转盘转动连接。本实用新型的实用性强，值得推广。