机械式冲床停上死点位置的控制策略设计与实现

车牌定位是车牌自动识别的第一步,而如何考虑当照影响是车牌定位是否成功的关键。本文提出了一种考虑不同光照条件的车牌定位方法,首先,针对不同光照条件下采集到的车牌图像明暗度的不同,利用多阈值处理方法得到车牌信息不丢失的、最佳的二值图像,然后,在其二值图像中首先利用灰度跳变定位车牌的上下边界,接着对字符垂直投影后的宽度进行统一的调整并以固定的字符间隔特征定位车牌的左右边界,从而完成车牌定位。最后,通过实验验证了该方法的有效性。     

基于OpenCV的车牌图像定位

现有的车牌定位方法几乎都需要先对白天夜晚的场景进行分类,在图像中存在其他灰度剧烈变化区域时,这种场景分类容易影响到车牌定位的准确率;为了对获取到的车辆图像进行准确地定位,提出了一种改进的灰度跳变车牌定位算法,首先加入了光照补偿,使得不需要对白天和晚上的场景进行分类;然后进行了长竖线的噪声去除,可以在背景比较复杂的情况下准确定位车牌;并对精确定位出的车牌进行边框的去除,有利于下一步的字符分割;另外,对OpenCV计算机视觉库的库函数的利用,算法的复杂度得到了简化,从而更好地满足了车牌识别系统的实时性;通过对出入口处采集到的分辨率为704×576的300张图片进行测试,定位率高于95%,对白天和夜晚获取的图像有很好的适应性,满足设计要求。     

一种复杂车辆图像中的多车牌定位方法

针对复杂背景中多个车牌的定位问题,提出一种新的定位方法.该方法综合利用边缘检测、连通域分析、倾斜矫正等多种方法,解决了复杂背景中定位难的问题.能够准确定位杂乱背景中的车牌,对天气、光照变化、车牌在图像中的移动和旋转等,具有良好的适应能力.该方法为后续的字符分割和字符识别提供旋转角度、字符区域定位信息.     

一种新型自适应环境光照的车牌定位算法

为解决在不同光照环境下车牌的适应性定位问题,同时解决基于颜色定位的方法普遍存在的车身颜色与车牌颜色相近,以至于难以区分的问题,分析了不同光照下的车牌图像在HSV空间的分布特性与图像亮度等参数关系,结合车牌的混色分布特点、RGB与HSV空间变量转换关系,提出了一种可直接对RGB空间进行处理、能适应光照环境的快速车牌定位算法;实验结果表明,提出的定位算法对光照不足、环境光不均匀等复杂条件下获取的蓝白车牌图像具有很高的定位可靠性。     

基于STM32的车牌自动识别系统设计

介绍了一种基于STM32实现车牌识别系统,以STM32单片机作为控制器,控制OV7670图像传感器进行车牌图像信息获取,经过模式识别、二值化分析、识别车牌区域、字符定位、字符分割和字符识别,最后获取车牌字符,并在彩色液晶屏显示采集的图片和识别结果。设计结果证明该系统能把机动车车牌字符正确识别,且识别过程所用时间短,识别成功率高,具有一定的应用价值。     

基于LabVIEW图像法车牌智能识别系统

车辆牌照自动识别是实现交通管理智能化的重要环节,设计中利用图像采集卡对经过的车辆车牌进行图像采集并传送至计算机,采用美国NI公司LabVIEW软件,实现图像预处理、图像去噪以及图像增强等功能;然后根据车牌颜色特征对其准确定位,采用阈值法分割车牌字符;最后由OCR函数来识别字符,识别结果保存至相应数据中,可以进行相应的违章、违规智能交通管理,经实验该系统成功实现车牌识别识别率达99%。     

车辆牌照识别系统的设计

利用数字图像处理技术以及神经网络技术对车牌识别系统进行研究。首先从采集的牌照图片中进行车牌定位,车牌字符分割,字符特征提取,最后送入BP神经网络进行识别。     

基于累积梯度的裂缝提取算法

受光照条件和噪声影响, 采用摄像方法检测裂缝时, 常用的边缘提取算法适用性较差。为此, 提出累积梯度算法用于计算裂缝边界。首先采用自适应二值化方法和图像形态学操作得到掩模图像。将掩模图像作用于原始图像, 得到扩充的裂缝区域图像。对该图像进行迭代膨胀, 对图像灰度值相加得到累积灰度值, 再用膨胀前后2幅图像的累积灰度值相减其差值最大时为累积梯度, 并将膨胀前的图像作为提取的裂缝。实验结果表明该方法能够在复杂背景下提取得到裂缝。     

基于SSIM的车牌识别算法研究

对车牌中的字符进行精确提取并识别是车牌识别系统面临的重要问题。在字符提取阶段,利用车牌图像特有的信息特征,提出以红色分量作为目标图像,依次进行水平和垂直投影完成字符分割,既可精确提取字符,又可矫正字符形态。将基于结构相似度SSIM(structure similarity)的算法应用于车牌识别,避免了前期对字符结构信息做大量的对比统计工作,省略了特征提取的步骤,降低了算法复杂度;利用角点检测方法对相似字符进行细化和区分,进一步完善了整体的识别性能。实验证明,该算法有较好的识别率。     

基于彩色像素统计与新型模板匹配的车牌识别系统

提出一种新型的车牌定位方法与字符识别方法。在整个车辆图片中,车牌区域具有对比度高,形状规整等特点,运用彩色像素统计法直接对车辆图像进行车牌定位,对提取的车牌进行滤波和锐化,抑制噪声对车牌区域的干扰,最后对类间距离差别较大的字符类型制作多个模板,来达到模板的更有效匹配。结果表明,与传统方法相比,该方法对车牌定位、字符的提取和识别具有精确度高、运算时间少且鲁棒性好的优势。