车牌识别系统中车牌定位与字符分割方法的研究

根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域并进行字符分割的新方法。该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界;然后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距的比例进行字符分割。经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点。     

智能车牌识别技术

本文主要介绍了智能车牌识别系统中车牌定位与识别模块的有关技术。     

基于数字图像处理的人眼定位算法的研究

一般的人脸识别系统主要包括图像与处理、人脸定位、特征提取、样本学习和识别过程四部分,其中人脸定位和特征提取的好坏直接影响到识别效果,文章研究的是特征提取方法中人眼定位算法,该算法利用vusya1 c++编写程序,在人脸粗定位的基础上进行,缩小了搜索范围,实现人眼定位.     

基于小波变换的车牌定位算法研究

随着我国经济的发展和汽车拥有量的急剧增加，公路交通成为我国重要的交通运输途径，是国家大力发展的基础设施，日益拥堵的城市交通需要用更先进、更有效的交通管理、控制。利用电子信息技术提高管理效率、交通效率和安全，智能交通系统ITS己成为当前交通管理发展的主要方向。本文将小波变换应用到车牌识别技术当中来，提出了dbN小波的车牌定位算法，在采用数学形态学等方法取得车牌的上下边界的前提下，使用db8小波对图像进行分解处理，提取有效信息。经试验证明，db8小波能够有效的去除车灯等无关区域的影响，通过对试验图片的处理证明，本文算法均能正确的定位车牌区域。     

基于颜色直方图的车牌识别技术初探

图像识别技术是有着广泛分布而且重要的应用,无论是在计算机视角、医学图像处理,还是工业领域,而其中的代表车牌识别系统则是引用最广的一个分支。文章基于颜色直方图的车牌识别系统的部分关键技术进行研究,依次从车牌图像的预处理、车牌定位以及字符识别展开了分析。     

基于层次型Adaboost的动态车牌定位方法

提出了一种结合车牌定位和跟踪的快速动态车牌定位算法。在层次型AdaBoost检测算法的基础上,结合提出的一种基于线性预测的车牌跟踪算法来缩小搜索空间,使得检测速度提高到16帧/秒。还设计了一种结合层次型AdaBoost算法、双阈值判决构造强分类器的检测器训练方法,可以方便地应用于物体定位技术上。     

车牌识别系统——车辆牌照定位

结合对车辆牌照特征的分析以及时各种定位方法的比较,本系统采用的是基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法.该方法综合了基于纹理特征分析和基于边缘检测分析方法的特点,具有速度快和准确性高的优点.     

一种基于Hough变换的虹膜定位算法

目前,虹膜识别因其具有高度稳定性、唯一性、非侵犯性等优点,成为生物特征识别技术中的一个研究热点。根据虹膜图像中的灰度分布特点,提出粗定位与精定位相结合的两步定位虹膜的内外边缘算法,基于Hough变换定位的新算法。与传统的虹膜定位方法相比,此算法能精确定出的位置,提高虹膜边缘定位的速度,避免搜索的盲目性,对提高匹配的精度起到了很大的作用。     

浅谈BP神经网络在车牌识别技术中的应用

车牌字符的识别是车牌识别系统的核心部分,本文主要讲述一种BP神经网络进行车牌识别,该识别算法具有良好的快速性,稳定性和准确性,满足车牌实时识别的要求.     

嵌入式汽车牌照自动识别技术的研究与应用

现对当前汽车车牌识别技术及当前应用做了剖析.并以Android嵌入式系统为基础,进行开发设计一款基于嵌入式的可控移动摄像头的汽车车牌识别系统.     

面向近眼式应用的快速瞳孔中心定位算法

针对Hough圆变换、最小二乘法椭圆拟合瞳孔中心定位算法中运算量大的问题,提出一种基于椭圆外切矩形的快速瞳孔中心定位算法。该算法从人眼图像中通过阈值分割得到瞳孔区域,对瞳孔区域进行边缘像素点的提取,然后利用椭圆外切矩形模型定位出瞳孔中心。通过Matlab对中国科学院自动化研究所公开的虹膜数据库中756张人眼图像进行遍历实验验证,所提算法定位准确率为98.3%,平均用时0.192 s。在同等条件下,与Hough圆变换、最小二乘法椭圆拟合算法进行对比,在保证定位准确率的同时,所提算法平均用时更少。实验结果表明,所提算法能够快速准确地完成瞳孔的中心定位。     

上海一二手车牌并轨拍卖

自今年11月初开始,上海市二手车牌新政正式实施,二手车牌交易纳入统一拍卖平台进行拍卖,禁止私下自行交易。新政实施首月,车牌中标率连续回升,打击了二手车牌的投机倒卖行为．但二手车牌的拍卖委托表现较为冷清,多数车主还在观望。     

汽车倾斜牌照中字符的定位与提取

提出了汽车图像中倾斜汽车牌照字符的定位与提取算法。该算法针对汽车牌照的灰度特点,先确定牌照的位置,并从背景中分割出来。对二值化车牌定位图通过Hough变换,计算出车牌主要直线的倾斜角度,通过插值旋转后,重新确定车牌字符的边界,最后精确地提取出汽车牌照中的字符。与其它传统的方法比较,该方法在运算速度和精确性上有一定优势。     

联合V2X通信和最小跳数距离的车辆定位方法

针对传统V2X定位方法定位成功率及定位精度较低的问题,提出了一种联合V2X通信和最小跳数距离的车辆定位方法。车辆利用最小跳数距离估算自身与通信范围外辅助节点间的相对距离,并利用路径相似度因子最高的辅助节点对该误差进行补偿,从而改善定位性能受通信距离约束的局限性。同时,综合考虑距离、辅助节点类型对定位性能的影响,利用加权最小二乘法对车辆位置坐标进行解算,提升定位的精度。仿真结果表明,所提定位方法与V2X定位方法相比,在定位成功率及定位精度方面分别提升38.6%和12.5%,具有一定的应用价值。     

基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位系统设计

针对视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)在特征高度重复的场合易产生较大误差以及Wi-Fi指纹精确度不高等问题,提出了一种基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位方法。该系统运用VIO和Wi-Fi指纹在系统层面的结合,利用Wi-Fi指纹的无漂移、成本低的特点和VIO在一定范围内的高精确度,先进行Wi-Fi指纹粗定位,后进行VIO精定位,将大面积切割成小面积从而有效提高系统室内定位精确度,降低误差。该系统能在精定位的同时进行对指纹数据库的更新。实验结果表明,该系统的定位误差小于单独使用VIO或Wi-Fi指纹的系统,平均误差达0.15 m,能够有效提高定位精度。     

车牌识别图像处理几种算法的探讨与研究

车牌识别系统（LPR）是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，把计算机视觉理论和技术应用于车牌自动识别的专用系统，是计算机视觉处理与模式识别技术在智能交通领域申的综合应用，同时又涉及图像处理、人工智能、信息论、通信技术和工程学等技术。在现代交通收费管理系统中发挥着非常重要的作用。为了提高系统的识别率和鲁棒性，仔细分析四个模块设计中的重点和难点，并提出解决方案。参照目前的研究现状重点分析BP神经网络，提出一套附加动量法改进BP算法的设计方案，通过对比实验，验证了改进算法方案的有效性。实验证明，该文所采用的方法能达到较好的识别效果，具有一定的高效性、鲁棒性和实时性。     

完善我国汽车牌号配置方式的思考——基于贵阳车牌摇号与上海车牌拍卖比较分析的视角

汽车牌号采取随机摇号和公开拍卖,这是目前国内城市实行汽车限购的两种方式,对缓解城市交通拥堵有一定的作用,但存在诸多问题。贵阳和上海分别是车牌摇号、拍卖方式的代表,通过对两种方式进行比较,发现贵阳车牌摇号存在仅兼顾理论公平、车牌分配效率低、无法使整个交通系统运转更加高效等问题,上海拍卖方式则存在屏蔽低收入人群的购车权利、将车辆拥有成本和使用成本混同起来等不足。在此基础上,提出摇号和拍卖并行的混合车牌配置方式等建议。     

基于TDOA的振动阵列多算法融合目标定位研究

文章提出了定位距离残差加权的多算法协同定位方法和最优加权的最小二采法对基于TDOA的振动阵列的目标定位算法进行改进.实验证明,通过对若干个线阵,等腰直角三角阵等多种定位结果的融合减小时延估计误差带来的定位误差.     

与强度无关的位置指纹在线定位改进算法

将现有的研究较热的固定发射端、定位接收端的室内位置指纹定位系统应用到固定接收端、定位发射端的室内无线电干扰源定位中,研究了一种考虑干扰源发射强度的在线定位算法,以克服直接使用以一固定发射强度信号源建立的指纹数据库和现有的在线定位方法无法实现对不同发射强度干扰源定位问题。在分析信号传播模型和现有在线定位方法的基础上,利用强度差的均方差进行定位计算。给出了算法实现依据和流程,对改进的算法进行了仿真和实验验证,结果证明了改进算法的实用性。同时,改进算法的思想对现有的考虑接收端异质的位置指纹定位系统也有一定的指导意义。     

基于海上风浪测定的船舶防撞浮标定位装置设计

现今使用的防撞浮标定位装置利用听水器进行定位,在风浪较大的情况下定位精度低、定位响应缓慢.针对上述问题,设计基于海上风浪测定的船舶防撞浮标定位装置.设计包含通信模块、GPS、核心控制模块的装置硬件部分后,利用风浪观测值作为补偿实现实时浮标位置定位.对比实验表明,该浮标定位装置的定位精度大幅提升,响应时间大幅缩短.