基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统

车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,在信息采集、车辆管理、自动收费等领域有着广泛的应用前景。车牌识别技术的研究主要包括三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。本系统全面包括了车牌定位到车牌字符识别,对车牌识别的技术。文章所涉及的各项处理技术均进行了MATLAB仿真实验,实现了相应功能,能够准确、快速地实现汽车牌照的识别。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题,这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力.该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题.通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效.     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究

汽车牌照识别是图像识剐领域的重要研究课题。这里运用MATLAB研究车牌识剐技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分,并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法．综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理,结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。     

基于小波和矩的图像字符特征提取方法研究

提取稳定而有代表性的特征是视频图像字符识别的核心问题之一。文章提出了一种基于小波和矩的图像字符特征向量提取方法。通过对字符图像的不同小波分解子图求取不同的矩特征，构造出字符的特征向量。该方法将小波对图像结构精细特征的把握能力强的优点与矩所具有的平移，缩放和旋转不变及抗噪性强的特性有机地结合起来，特征向量稳定、识别准确率高、算法快、抗噪性能强，且特征提取方法具有类人视觉特点。     

车辆牌照识别系统的设计与仿真

随着中国科技水平的不断发展,尤其是在图形图像方面的处理方法日新月异,使得车牌识别的水平得到很大提高,对识别的要求也逐步加强。本文主要介绍一个车辆牌照图像识别处理的方法,利用事先从摄像头采集得到的静态图像进行车牌识别的技术,在OpenCV仿真软件上,模拟在简单特定场景下,实现对车辆牌照的识别。     

纸币号码识别技术研究

研究了纸币号码识别技术.针对水平冠字号和垂直冠字号的特点,分别对号码数字图像进行了预处理、去噪、分割等处理,然后利用区域模板矩阵作为特征参数,进行模板匹配实现号码识别,并对一些易混淆的字符进行特殊区域信息比较.在实践中水平冠字号的识别率达98%,垂直冠字号的识别率达93%.     

基于小波变换的图像分割技术研究

图像分割是一种重要的图像分析技术.近年来,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪声性能.     

基于小波变换的字符图像分割

为了消除明暗不均等低频干扰的影响,将字符成功地从车牌图像中提取出来,提出了基于小波分解的车牌图像分割方法,根据干扰信号与字符信号属于不同频域的特点,利用小波的时频局部化分析能力,在保留字符信息的同时滤除或抑制低频干扰成分。首先采用逐行逐列扫描的方法对图像预处理后的图像进行车牌定位,再利用基于小波变换的阈值分割法对车牌进行字符分割。     

基于视觉的藻类图像识别系统的设计与实现

目前,水体中藻类植物种类及数量已成为检测水质好坏的重要指标。根据图像处理原理以VS2010为开发平台,设计了一种简单的图像处理软件。该软件,可以实现图像灰度变换和几何变换的一些基本功能,同时可以对采集到的藻类图像进行初步处理,实现对藻类图像的简单分割及分类识别。实验表明,该软件可以准确分割出藻类单体样本以及对藻类样本进行分类识别。     

基于计算机视觉的人体异常行为识别综述

人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。作为人体行为识别的一个重要分支,人体异常行为检测近年来也不断得到学界及工业界的重视。人体行为识别研究从早期的依赖人体形状特征发展到基于梯度设计的特征检测,再到当前随着神经网络的新发展,深度学习开始广泛应用于行为识别。同时由于红外波段具有适应弱光照环境、可全天候检测等优点,基于该波段的人体行为识别研究开始兴起,它也必将成为人体行为识别领域中一个新的研究热点。     

基于机器视觉的螺纹识别系统

许多传统螺纹的检测技术工序复杂、效率低、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求．因此要建立一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统,利用CCD获取螺纹基本图像,并通过数字图像处理技术和模糊模式识别方法对螺纹几何参数进行自动识读并加以识别。     

基于LabView SMT视觉检测系统

基于LabView设计SMT视觉检测系统,主要完成电路板的光板检测,元器件模板匹配检测和表面焊点检测等功能,具有智能化和模块化的优点。     

航空接插件线簧孔视觉检测系统的研制

为了提高小内径线簧孔检测的精度和效率,研制了基于计算机视觉检测技术的线簧孔内径测量系统.该系统采用环形LED双光源照明的光电检测装置,提出了内径的图像处理算法,并以VC 6.0为软件平台,完成了整机的研制.系统的内径测量范围为0.5～4 mm,测量重复性精度达±2 μm,操作方便,测量快捷.     

基于激光双目视觉系统的直径测量

为实现对大型圆柱体直径参数的测量,利用计算机视觉结构光测量原理,使用激光源、摄像机、运动导轨、计算机和标定块组成激光双目视觉测量系统,标定块用于标定摄像机的投影矩阵和激光平面方程,根据摄像机摄取的激光曲线图像,将该曲线从空间坐标系变换到激光平面坐标系,从而求解出圆柱体截面边界线的空间曲线方程,获取圆柱体在该截面处的直径参数.该系统可对长达8 m、直径在300 mm左右的圆柱体实现逐点直径自动测量,测量速度快、精度高.     

基于LabVIEW Vision的车牌识别系统设计

文中设计了一种基于LabVIEW Vision的车牌识别系统。该系统根据车牌颜色在HSL色彩空间上的特征,采用色彩阈值分割、腐蚀等图像处理方法将车辆图像转化成二值图,并在二值图中进行边缘检测,再根据检测到的车牌与背景间的边缘线的信息组建方程组,求出车牌边缘特征点的坐标,以确定车牌在图像中的位置。然后,以车牌在图像中的位置是否在指定区域内作为是否进行车牌识别以及当前车辆图像是否保存为车牌识别输入图像的触发条件。如果条件不满足,则系统将重新采集车辆图像,否则会根据车牌位置抓捕车牌,并采用均匀性度量法等方法对抓捕到的车牌进行二次处理,并将其转化成车牌二值图,再由OCR函数对该图进行字符识别。经实验验证,该系统具有较高的识别精确度与稳定性。     

基于单目的轻量化目标识别系统设计

为了满足微型无人飞行器实时控制的要求,文章对Yolo-V4单阶段图像检测算法进行了轻量化设计,并基于单目摄像头设计了实时目标识别系统.该轻量化算法首先通过优化输入网络的分辨率和卷积层参数等方法,将主干网络由73层压缩到16层;然后通过简化残差结构和跨级结构,解决深层网络梯度消失问题,减少梯度信息重复;最后自下而上将网络浅层和深层特征进行了精简融合.采用K均值聚类算法训练轻量化模型以优化预选框参数,提高算法对特定目标的检测精度.测试表明,改进后的轻量化算法对特定目标的预测精度为98％,召回率为92％,均值平均精度达90.70％,单张图片检测时间为7.8 ms,对视频的处理速度可达125.6 f/s,满足微型无人飞行器的实时应用要求.     

基于机器视觉的杏核图像识别系统设计

针对杏核分拣效率问题,文中构建了一种基于机器视觉的杏核图像特征检测系统。运用多种数字图像处理技术完成对不同杏核图像的识别,前期基于Matlab完成算法研究,再采用VC++调用Opencv图像处理函数库实现分拣系统软件。经验证,杂质杏核识别率可达94%,有效提高了杏核识别的准确性和时效性。     

基于指纹识别的机房管理系统研究

结合高校机房管理的实际情况,对一个以校园网为基础,通过指纹识别仪为载体,指纹识别技术为身份认证手段的校园开放计算机房管理系统进行了研究、实践和具体开发。阐述了应用指纹识别进行验证的优点,给出了基于指纹识别机房管理系统设计的框架和性能指标,并详细介绍了该系统的理论基础、关键技术及实施方案。在实际开发中通过比较验证了该系统采用的模式可以满足小规模的信息管理系统的需求,也指出了系统的一些不足之处,并展望了该系统未来的发展。     

基于计算机视觉的机场跑道异物检测识别系统

介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测和识别系统.首先介绍了其总体结构,然后提出一种基于边缘特征的异物检测方法,最后提出了基于Gabor纹理的异物特征提取方法,并以此为依据进行分类.模拟实验表明,该系统方案切实可行,相应的算法能够取得较高的检测性能,系统识别率可达82.5%.