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搜索资源列表

  1. 车牌识别技术的分析与应用

  2. 车牌识别技术作为智能交通的重要组成部分，在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的三个重要组成部分，是车牌识别技术研究的重点，从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状及车牌识别技术的应用进行了简要介绍。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2010-01-12
    • 文件大小：297kb
    • 提供者：hzx109911

  1. MATLAB车牌识别

  2. 车牌识别系统的设计 一、 摘要（150-250字） 随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-26
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：dstmath

  1. 车辆识别系统

  2. 车辆识别系统包括车型识别系统和车牌识别系统，车型识别系统的核心技术包括基于背景去除的目标分割技术、车型特征提取技术、车型分类识别技术；车牌识别技术涉及的核心技术包括车牌定位、字符分割和字符识别。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-09-20
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：lxl04101548

  1. 模式识别-车牌识别

  2. 智能交通系统利用先进的信息技术改善交通状况，使交通更畅通、更安全、更绿色。车牌识别系统是的核心技术之一，它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块。随着安防视频步入高清时代，视频的分辨率越来越高，智能交通系统对车牌识别技术有了更高的要求：处理速度更快、环境适应性更强、识别率更高。 本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。 关键词：牌照识别； Matlab；边缘检测 完整的毕

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-02
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：linsen1833

  1. bp神经网络在车牌识别中技术中的应用

  2. bp神经网络在车牌识别技术中的应用 就是一些简介目前， 一些发达国家已经将车牌识别技术应用在不停车收费系统和交通监控系统的实际系统中， 在全天候的条件下识别 精度超过 95％；国内车牌识别技术发展较慢，虽然取得了一些 成果，但仍停留在实验室阶段，目前的实验室识别进度为 90％， 而在全天候条件下识别精度约为 80％，远达不到实际应用的要 求。 车牌识别系统主要分为车牌定位、字符分割和字符识别三个 部分。 目前，车牌识别主要有以下几种识别方法：模板匹配法、特 征统计匹配法和神经网络识别法。 模板

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2018-12-20
    • 文件大小：212kb
    • 提供者：qq_38940612

  1. MATLAB车牌识别系统（GUI界面and库外识别and计时计费）.zip

  2. 本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：Q1321814823

  1. MATLAB车牌识别语音播报停车场应用系统.zip

  2. 平台：MATLAB；流程：车牌定位，字符分割，车牌识别；算法：车牌定位【边缘检测】，字符分割【连通域法】，车牌识别【模板匹配或者bp神经网络，cnn卷积神经网络】；含GUI界面；特殊功能：语音播报，库外识别，计时计费，停车场应用场景；附送资料：开题，提纲，技术文档等。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2020-08-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：matlab1998_vx

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的一种车牌字符识别方法的设计实现

  2. 车牌识别是智能交通系统的一个重要研究课题，存在巨大的市场需求。车牌识别系统分车辆图像的获取、车牌的定位与字符分割、车牌字符识别3大部分。对于车牌字符识别，目前最常用的方法是基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法两大类。前者多利用了字符的轮廓、网格、投影等统计特征，相似字符区分能力差，且因特征数据维数过大会导致识别速度慢；而后者则存在网络输入数据的选择和网络结构设计等问题。 　　目前，普遍采用3类方法来提高字符的识别性能：第1类是寻找更好的分类识别算法；第2类是将几种分类器结合起来，相互补充，根据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：208kb
    • 提供者：weixin_38726193

  1. 浅析常用车牌定位算法

  2. 摘　要: 车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题，许多学者研究发展多种车牌定位算法。简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了。 　　车牌识别LPR(License Plate Recognition)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_38506182