- 对于一个城市来说，车辆的多少可以衡量这个城市的重要性和地位，那么车牌识别实现的方式有哪些，车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
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车牌识别 字符识别 车牌定位
- 本项目的主要任务是利用摄像机以及FPGA开发板，设计一个可以在交通路口和收费卡口对来往车辆的车牌进行预处理的系统，实现对车辆进行图像拍摄，并对图像中的车牌进行识别，输出车牌在图片中的位置坐标等信息。
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车牌定位 图像处理 形态学 二值法 去噪
- 基于嵌入式系统的智能车辆出入管理系统研究, 由于现在汽车越来越普及，汽车的增长速度已经远远超过了道路发展的速度。截止2012年底数据统计，我国汽车年生产能力突破1 900万辆，达到了1 927.2万辆，比2010提高了4.6个百分点。这也标致着我国已正式迈入汽车社会
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车辆管理 嵌入式 智能识别 车牌定位
- 近年来，我国在城市和交通建设方面取得了巨大的进步。然而，面对越来越多的交通路口、收费站以及治安卡口，传统的人工值守显然已经满足不了要求。为解决这种现状，出现了适应信息化时代的计算机集成产品，即电子警察
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车牌定位 电子警察 工程
- 针对复杂背景的车牌定位问题，提出了一种综合形态、颜色、投影等多种特征的车牌定位算法。基于车牌区域边缘信息丰富的特点，首先利用边缘检测和数学形态学方法定位候选车牌区域，并消除噪声干扰；然后根据质心所在位置对候选区域进行由低到高的排序，并通过颜色识别作进一步筛选，以排除车灯等区域的干扰；最后采用投影法及谷值分析对截取出的缺损车牌进行补全，从而得到准确的车牌位置。实验结果表明，算法的效率与精度与车辆图像的清晰度、曝光度及车牌大小等因素有关，与传统车牌定位算法相比，效率和精度分别提高了15％和20％以上。
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车辆图像 车牌定位
- 摘要：为了提高车牌的定位率和准确性，通过对车牌特征的研究，提出一种采用颜色特征、图像处理和投影结合的定位方法。首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定，再利用水平移差扫描，边缘检测对图
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图像处理 投影 车牌定位 方法
- 1 引 言 车辆牌照识别( VLPR: V ehic le L icense PlateRecognit iON)系统作为一个专用的计算机视觉系统，能够自动摄取车辆图像并识别出车牌。这个系统可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门
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DCT 车牌定位 算法
- 1 引 言
智能交通系统是一个热点研究领域，受到日益广泛的关注。车牌识别系统(LPR)是计算机视觉、模式识别技术在智能交通领域的一个重要应用，包括车牌定位、车牌字符分割、字符识别三部分。其中车牌定位是
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支持向量机 车牌定位 方法
车牌定位介绍
车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题，在车牌识别技术中占有很重要地位。一个车牌识别系统的识别率往往取决于车牌定位的成功率及准确度。 1.基于Hough变换的方法 分析车牌具有明显的矩形边框，利用Hough变换检测区域边界实现定位。 2.基于边缘检测的方法 利用了车牌字符边缘丰富的特征，结合数学形态学或区域生长方法实现牌照定位。 3.基于神经网络的方法 利用图像的颜色或纹理特征 [
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