一种基于Adaboost的车牌定位算法

针对成像过程的光照影响以及车辆的污损对车牌定位影响较大的情况,提出了一种基于Adaboost的车牌定位算法.该算法首先将车牌彩色图像进行预处理,然后使用Adaboost算法进行车牌定位,最后使用车牌颜色模型对车牌定位结果进行校验.相对于目前用于车牌定位的方法,该算法具有较快的定位速度和较高的准确率.实验证明,采用该算法能获得较好的车牌定位效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.     

车牌定位技术研究

车牌识别是智能交通系统的重点研究方向之一,车牌定位是车牌识别的重要技术环节。笔者研究了基于canny算子的边缘检测和数学形态学运算的车牌定位算法,并对算法进行分析验证。结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别。     

基于MALAB的车牌定位算法研究

利用Matlab工具实现车牌定位算法研究。利用灰度修正，滤波和图像增强等预处理方法。较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。通过对车牌特征的研究，利用边缘检测和扫描方法实现车牌定位。     

基于图像处理的车牌定位方法的研究

对智能交通系统的核心技术——汽车牌照识别技术进行了研究,在图像处理技术的基础上,着重研究了车牌区域定位技术,分析了目前有代表性的车牌定位方法,介绍了利用粒子图像测速关联PIV（Particle Image Velocimeter）算法原理,提出了一种采用车牌字符笔画2个边缘互相关值最大的方法进行车牌定位的算法,准确而快速地检出了车牌区域,为后续车牌字符识别打下了很好的基础。     

基于行扫描的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别中的关键步骤。针对车牌区域内字符串具有丰富的纹理特征,本文提出了一种基于行扫描的车牌定位算法。该方法根据车牌纹理特征采用行扫描的方法确定出水平区域,再利用车牌的长宽比在水平区域内确定出左右边界。实验结果表明,此方法能比较准确的定位车牌,便于进一步的车牌分割识别。     

基于数学形态学的车牌定位算法

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。     

一种基于特征的车牌定位算法

介绍了车牌定位常用的几种算法,并比较了各自的优缺点,然后提出了基于特征的车牌定位算法,借助统计跳变次数粗定位出车牌的上下边界.在此基础上,精确定位出车牌的左右边界.为了提高定位效率,对车牌图像进行了预处理和倾斜校正.实验结果表明,算法具有良好的抗干扰能力、简单快速、准确性高.     

车牌识别系统中的车牌定位算法研究

汽车牌照识别技术（LPR）是智能交通系统（ITS）的重要组成部分,该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像,实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实,而在LPR中首先必须实现的就是车牌定位。本文主要利用边缘检测算法和旋转投影法来进行车牌定位。利用边缘检测算法寻找车牌边缘,利用旋转投影法寻找车牌倾斜角度,进行精确定位。     

基于颜色特征的汽车车牌定位

主要根据车牌形状、颜色及与其它部位的区别进行车牌定位,并结合车牌位置的隶属度函数进行综合处理,在实际运用中取得了较好的效果。     

纹理分析车牌定位方法的研究现状及展望

作为智能交通系统的核心技术之一,基于机器视觉的车牌识别一直受到广泛的关注.车牌定位是车牌识别的重要步骤,其目的是确定车牌在图像中的坐标位置,从而剔除大部分的噪声区域,仅保留包含车牌的子区域.目前,纹理分析是车牌定位最基本也是最重要的手段.该文首先介绍了纹理分析车牌定位方法的研究成果,然后总结这些方法的不足,展望了下一步的研究方向.     

基于VB的车牌识别系统的研究与实现

车牌识别是智能交通系统中比较热门的研究课题,本文着重对图像获取和车牌识别部分进行研究,并结合数据管理给出一个基于VB的车牌识别系统实现方案.     

一种基于离散余弦变换的汽车牌照定位方法

提出了一种新的基于离散余弦变换的汽车牌照定位方法,该方法首先对图像进行快速离散余弦变换并利用面积标记法去掉一些小区域,再结合水平投影和差分运算从图中切割出牌照所在的水平条,最后结合垂直投影直方图及牌照的几何特征得到牌照的准确位置．实验结果表明该方法是有效的。     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

RSA算法的研究

讨论了如1024位的大素数在32位的机器上进行存储以及进行运算等问题.同时对欧几里德算法、幂模运算、MillerRabin算法以及大数的输入输出等给出了编程说明.     

基于边缘检测和多特征扫描的车牌快速定位方法

针对复杂背景下车牌图像定位不准,定位时间长等问题,提出了一种快速实用的车牌定位方法．在对图像边缘检测的基础上,实施图像二值化,并利用车牌的位置尺寸信息和纹理信息缩小搜索范围,实现车牌快速准确的定位．试验结果表明,对不同背景、不同车型的汽车图像,该方法具有较好的定位速度和精度．     

函数的样板插值再探

用位移法按照弹性薄板的光滑性要求构造样板插值函数,插值基函数由薄板弯曲问题的特解组成,插值域的划分是任意的。另外,还给出只用节点函数控制的插值方案,从而使这种可普遍运用于各类问题的插值新方法使用更方便。     

一种新的车牌快速定位方法

针对车辆图像分割困难，车牌位置定位不准等问题，提出了一种新的车牌快速定位方法，在图像增强与分割的基础上，对得到的二值图像作行，列扫描，并利用车牌位置信息，尺寸信息来缩小搜索范围，提高了定位精度和实时性，对不同光照、不同车型的汽车图像的仿真试验结果表明，该方法具有较好的定位精度和鲁棒性。     

基于Sobel与中位扫描线的车牌定位算法的研究

针对车辆图像分割比较困难、车牌位置定位非常不准等问题,提出了一种新的车牌快速定位方法。在对图像作灰度化、灰度拉伸、边缘检测和二值化等预处理的基础上,根据车牌区域纹理丰富的特点,对得到的二值图像作行、列扫描,并利用车牌位置信息、尺寸信息来缩小搜索范围,提高了定位精度和实时性。对不同光照、不同场景、不同大小的汽车图像的仿真实验结果表明,该方法具有较好的定位精度和鲁棒性,实时性强,适用于不同的应用场合。     

基于模糊控制的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)的特点,结合中转节点本身的因素,将模糊控制算法引入到WSN网络路由算法中,把节点的信号接收强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)和电池电量进行模糊化处理,由模糊解构建一个新的路由度量,并将其引入到路由算法中计算路由,以避免过度使用链路质量较差的节点。实验仿真表明,引入模糊控制的方案,能够较好地平衡各个节点的能量消耗,整个网络的使用寿命有所提升。