智能车牌识别系统对图像识别中的图像获取的效果

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2021
06/05
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ComputerEngineering 2003 September2003 Vol.29 15 文献识别码:A 中文图书馆分类号:TP391.41 人工智能与识别技术文章编号:1000—3428(2003)15—0136—02 智能车号识别系统中的图像定位算法,荆州师范大学信息学院,荆州434020;2.河海大学信息学院,常州213022)致:在智能车号识别系统中,从获取到的车辆中定位车牌图像图像是关键一步,本文在研究经典的图像分割定位算法后,提出了一种新的车牌提取算法,即跳跃模板定位算法,该算法定位准确,实时性强,鲁棒性好,粘性好,关键词:图像分割;车牌定位;跳转模板匹配算法;图像定位算法;智能车牌te 识别系统刘庆祥,朱昌平冉勇信息,荆州师范学院,荆州434020;2.学院信息,河海大学,常州213022)[从carimage keyprocess智能车牌识别系统论文中提出算术命名跳转模型定位算法在经典图像段定位算法之后。 jumpmodel定位算法可以使识别系统鲁棒的定位正确率处理时间处理时间。 【关键词】图片片段;车牌图像定位 Jumpmodel 定位算法 Hough 算法是一种可以测量具有一定特征的直线的算法。

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广义霍夫变换可以测量具有一定特征多项式的曲线。图 带斜率的直线。本文介绍的智能车牌识别系统是一种人工识别系统,用于监控进出家门的车辆。可手动识别本单位车辆,手动为本单位车辆开门,拒收非本单位车辆。此外,它提醒工作人员注意,还具有自学技能来识别新添加的汽车。它具有速度快、精度高、成本低的特点。智能车牌识别系统由图像采集、图像识别、数据库管理等组成,图像识别部分在整个系统中的位置太重要了,因为图像识别的好坏直接影响到前端处理的效果因此,本文结合智能车牌识别系统,对图像识别中的图像分割定位算法进行研究和探讨。从车辆图像中提取车牌图像就是区域分割。图像分割是从不相关的二维或三维图像中提取所需的线段、块或轮廓。它用于图像处理。预处理。手动图像分割是现代图像处理中最困难的问题之一。由于解决与分割相关的问题是图像分析在任何特定领域的实际应用中的关键步骤,因此它在图像处理的各个方面都占有非常重要的地位。图像分割理论是模式识别理论在图像分析中的应用。它总是寻找图像中感兴趣部分的特征,根据这个特征进行选择和分类,从而从图像的背景中分割出所需的部分。

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具体的分割方法包括边缘检测、大部分信息分割、颜色信息分割等。上面的很多分割方法都比较准确,但是由于算法的复杂性而获得的令人满意的结果都是以时间为代价的。应用于具体的实际项目时,处理时间长,往往不能满足用户的要求。在智能车牌识别系统中,分割时间要求大于0.5s,这就需要一个快速的分割算法来满足其要求。经典算法实验分析 下面介绍两个经典算法实验。实验中使用的二维图的大小为 480,240 像素。 1.1 Hough 算法—136— 高清晰度的车辆和背景灰度图像 由于车牌的长宽都是固定值,我们可以给出车牌框架的特征多项式,并通过广义的Hough 测量车牌号转换 。但是通过在一台Pentium166、32MB显存的PC上进行实验,发现只检测到一定的直线速度需要十几秒的时间。远远超过所需时间0.5s。原因是霍夫变换和霍夫逆变换做了大量的浮点计算。此外,这些算法对图像质量要求较高,即要求车牌边框清晰。 1.2 纹理分割 纹理分割是通过分析整个图像或部分图像中的粒子之间的相关性和相似程度来对图像进行分割。它包括中心分离分析、微分直方图分析、游程宽度分析、灰度共生矩阵分析等。它不需要高质量的整体图像。

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从图1可以看出,车牌区域具有明显不同于其他区域的纹理特征。车牌区灰度共生矩阵由教育部重点科研项目资助(00250)) 作者简介:刘庆祥(1948—),男,副教授,主要从事研究模式识别、图像处理、多媒体网络通信;朱昌平,冉勇,教授 收稿日期:2003-05-01 变现过程主要经历了两个层次的谈判:第一层次的谈判是根据撮合机构获取的买卖双方信息,挖掘、筛选、撮合以资源优化配置的思路,大大减少了市场上买卖双方的盲目搜索和比较。二级谈判是根据交易双方的撮合结果,促进网上交易的个性化、合理化,扩大交易范围。为了提高交易效率,在满足商品和交易本身的市场时效性的同时,要求对谈判次数或谈判过程进行限制。撮合交易的基本算法流程细分化和专业化智能汽车图像识别算法,如图4所示。对于终端用户,可以根据自己的需求和喜好,定制不同层次的交易服务和个性化界面。其次,由于系统是从虚拟专业交易市场的角度设计的,其目标是在互联网上提供优质的电子商务交易服务,促进县域资源的优化配置和整合,进一步降低交易成本。因此,该系统可以应用于不同的专业交易市场,具有广泛的通用性和强大的应用基础。

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