检测骨架图形特征点的新方法

端点、折点、歧点和交点是骨架图形的重要特点是，提出用快速查表法检测侯选特征点，再进行侯选特征点聚集，用局部结构分析，去除假特征点，判别真特征点的类型，并对折点给以大致的定量描述。实验结果表明，该方法能快速有效地找出骨架图形的特征点，在目标识别、字符识别等应用中起着关键作用。     

基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测

边缘检测是图像分割的重要环节,边缘提取的好坏直接影响了整个图像处理的效果。数学形态学用具有一定形态结构的“结构元素”去度量图像的形态,以解决图像处理和分析问题。文章通过对多种边缘检测方法的分析比较,结合高速公路路口汽车图像噪声大的特点,提出了基于复合顺序形态变换的车牌边缘检测。该方法不但能有效地改善有噪图像边缘检测的效果,鲁棒性好,而且并行快速,便于硬件实现。     

车牌识别嵌入式系统的软硬件设计

作为交通信息服务系统的重要手段,车牌识别技术避免了人工操作存在的各种弊端。文中设计了车牌识别嵌入式系统的软硬件,该系统的整体框架主要包含3个模块,分别是OV7670摄像头、STM32单片机和TFT显示屏。为满足任务需求,设计了最小系统和电源模块等硬件;为解决传统投影法误差较大的问题,该系统在字符分割前会先对车牌区域进行识别,并采用上下投影的方式在有效区域内进行字符分割。实验表明,该系统可以实现车牌识别功能,且精确度较高。     

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。     

计算机图像处理技术在车牌识别中的应用

阐述计算机图像处理技术的特点,工作原理,图像处理技术在车牌识别中的应用,包括图像预处理、车牌定位、车牌倾斜的校正、车牌字符的分割与识别。     

基于云计算技术的车牌识别系统

相较于云计算技术在其它领域的应用来说,云计算技术在交通管理领域中的应用是最为直接和有效的,它不仅大幅度的提升了交通管理的工作效率,而且给实现交通信息跨区域管理带来了极大的便利。本文就结合实际针对基于云计算技术的车牌识别系统进行简析。     

一起车牌识别系统对联通基站的干扰

2015年1月29日,江西省吉安市无线电管理局接到吉安联通投诉,称井开区火车南站的基站CQ-3受到严重外部干扰,导致问题小区网络指标异常,严重影响了联通用户的正常使用,特请协查。接到投诉后,吉安市无管局高度重视,立即启动干扰查处应急预案;技术人员通过测向定位,最终确认干扰源是安装在井开区某海关关口的电子车牌识别系统(见图1)。通过测试技术指标,技术人员确定此电子车牌识别系统     

PSD对称性检测在车牌和人脸识别中的应用探索

车牌和人脸识别是实现现代智能化的重要步骤,对车牌和人脸的识别具有重要的意义。对称性是车牌和人脸的重要特征,本文针对PSD对称性检测算法提取的对称性特征,探索了这些特征对车牌和人脸识别的重要作用。     

HSV空间和形态学处理相结合的车牌定位方法

车牌定位是实现车牌自动识别的前提.在传统的基于RGB彩色空间的形态学定位方法的基础上进行改进,提出了一种HSV彩色空间和图像形态学处理相结合的车牌定位方法.在HSV彩色空间中将车牌图像分割为H,S,V这3个单通道灰度图像,分别进行去噪和二值化处理,然后将这3幅二值图像做“与”运算得到一幅能有效去除背景干扰的二值图像,再运用形态学的闭运算和开运算进行处理,得到车牌候选区域,最后利用车牌宽高比属性进行验证以确定真实的车牌位置.实验结果表明,该方法相对传统方法实现简单,车牌定位准确、高效.     

全球视频监控系统的图像处理技术

文章主要论述了基于中国电信宽带网络的视频监控系统的网络结构,支持的视频编解码标准和相关开发中的图像处理技术.