- 對于一個城市來說，車輛的多少可以衡量這個城市的重要性和地位，那么車牌識別實現(xiàn)的方式有哪些，車輛牌照的識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。
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車牌識別 字符識別 車牌定位
- 本項目的主要任務是利用攝像機以及FPGA開發(fā)板，設計一個可以在交通路口和收費卡口對來往車輛的車牌進行預處理的系統(tǒng)，實現(xiàn)對車輛進行圖像拍攝，并對圖像中的車牌進行識別，輸出車牌在圖片中的位置坐標等信息。
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車牌定位 圖像處理 形態(tài)學 二值法 去噪
- 本文擬充分發(fā)掘FPGA并行運算在圖像處理領域的優(yōu)勢，實現(xiàn)基于Adboost算法的車牌檢測硬件架構，最終完成車牌定位信息的實時輸出。
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Adaboost 車牌定位 FPGA Haar特征
- 基于嵌入式系統(tǒng)的智能車輛出入管理系統(tǒng)研究, 由于現(xiàn)在汽車越來越普及，汽車的增長速度已經遠遠超過了道路發(fā)展的速度。截止2012年底數據統(tǒng)計，我國汽車年生產能力突破1 900萬輛，達到了1 927.2萬輛，比2010提高了4.6個百分點。這也標致著我國已正式邁入汽車社會
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車輛管理 嵌入式 智能識別 車牌定位
- 近年來，我國在城市和交通建設方面取得了巨大的進步。然而，面對越來越多的交通路口、收費站以及治安卡口，傳統(tǒng)的人工值守顯然已經滿足不了要求。為解決這種現(xiàn)狀，出現(xiàn)了適應信息化時代的計算機集成產品，即電子警察
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車牌定位 電子警察 工程
- 針對復雜背景的車牌定位問題，提出了一種綜合形態(tài)、顏色、投影等多種特征的車牌定位算法?；谲嚺茀^(qū)域邊緣信息豐富的特點，首先利用邊緣檢測和數學形態(tài)學方法定位候選車牌區(qū)域，并消除噪聲干擾；然后根據質心所在位置對候選區(qū)域進行由低到高的排序，并通過顏色識別作進一步篩選，以排除車燈等區(qū)域的干擾；最后采用投影法及谷值分析對截取出的缺損車牌進行補全，從而得到準確的車牌位置。實驗結果表明，算法的效率與精度與車輛圖像的清晰度、曝光度及車牌大小等因素有關，與傳統(tǒng)車牌定位算法相比，效率和精度分別提高了15％和20％以上。
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車輛圖像 車牌定位
- 摘要：為了提高車牌的定位率和準確性，通過對車牌特征的研究，提出一種采用顏色特征、圖像處理和投影結合的定位方法。首先利用車牌的顏色特征將車牌可能區(qū)域從整幅圖像中確定，再利用水平移差掃描，邊緣檢測對圖
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圖像處理 投影 車牌定位 方法
- 1 引 言 車輛牌照識別( VLPR: V ehic le L icense PlateRecognit iON)系統(tǒng)作為一個專用的計算機視覺系統(tǒng)，能夠自動攝取車輛圖像并識別出車牌。這個系統(tǒng)可應用在公路自動收費、停車場管理、失竊車輛偵察、門
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DCT 車牌定位 算法
- 1 引 言
智能交通系統(tǒng)是一個熱點研究領域，受到日益廣泛的關注。車牌識別系統(tǒng)(LPR)是計算機視覺、模式識別技術在智能交通領域的一個重要應用，包括車牌定位、車牌字符分割、字符識別三部分。其中車牌定位是
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支持向量機 車牌定位 方法
車牌定位介紹
車牌定位是車牌自動識別技術中的一個關鍵問題，在車牌識別技術中占有很重要地位。一個車牌識別系統(tǒng)的識別率往往取決于車牌定位的成功率及準確度?！ ?.基于Hough變換的方法 分析車牌具有明顯的矩形邊框，利用Hough變換檢測區(qū)域邊界實現(xiàn)定位?！ ?.基于邊緣檢測的方法 利用了車牌字符邊緣豐富的特征，結合數學形態(tài)學或區(qū)域生長方法實現(xiàn)牌照定位?！ ?.基于神經網絡的方法 利用圖像的顏色或紋理特征 [
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