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1.
基于Top-Hat预处理和小波能量分析的车牌定位算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对车牌定位不准的问题,提出一种新的数学形态学变换结合小波分析的车牌快速定位方法。该方法对Top-Hat变换图像二值化,然后分别在水平与垂直方向投影,在对投影信号进行一维小波分析的基础上,利用小波多分辨率特性结合车牌位置信息来缩小搜索范围,从而提高了定位精度和实时性。对多幅图像利用该算法进行车牌定位,平均定位时间0.125 s,与其他几种常见算法进行仿真试验比较表明,该算法具有较好的实时性和鲁棒性。  相似文献   
2.
一种基于Adaboost的车牌定位算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对成像过程的光照影响以及车辆的污损对车牌定位影响较大的情况,提出了一种基于Adaboost的车牌定位算法.该算法首先将车牌彩色图像进行预处理,然后使用Adaboost算法进行车牌定位,最后使用车牌颜色模型对车牌定位结果进行校验.相对于目前用于车牌定位的方法,该算法具有较快的定位速度和较高的准确率.实验证明,采用该算法能获得较好的车牌定位效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.  相似文献   
3.
一种改进的车牌定位方法在车牌识别系统中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
车牌识别在智能交通系统中起着重要作用,车牌定位是车牌识别中的关键步骤,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但是存在着计算量大或定位准确度不高等问题.尝试使用梯度投影与彩色区域分割相结合的方法来实现车牌识别系统中的关键步骤——车牌定位.实验结果表明此方法算法简单、准确率高、实时性好,能够满足实际车辆车牌自动识别系统应用的需要.  相似文献   
4.
对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个重要步骤。首先对香港车牌进行粗定位,得到一些可 能的车牌区域,然后确定这些区域的精确范围,同时去除部分伪车牌,在字符提取和字符识别时进一步去除伪车 牌。迭代反馈处理所有精确范围区域后!得到真正的香港车牌区域。  相似文献   
5.
一种基于神经网络的车牌定位方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对过去车牌定位难的问题,提出了一种基于神经网络的车牌定位方法,算法通过神经网络训练、图像预处理以及用训练好的网络进行车牌的定位,依照上述算法对编制的软件检验,从测试的 600 幅 320×240(像素×像素)汽车图像,正确率达到了 95.1%,每幅图像的运行时间小于 2s,基本上达到了实时处理的要求。  相似文献   
6.
基于变换域分析的车牌分割研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
考虑车牌本身特征,以模式识别的思想对整幅图像转变至利于识别和排除干扰的特征空间,并对图像基于变换域的纹理进行车牌粗特征提取,再由投影法细定位分割。试验表明该方法准确性、鲁棒性和适应性都达到实用技术指标,尤对车牌背景复杂、干扰较多情况具有良好效果。  相似文献   
7.
一种基于车牌特征信息的车牌识别方法   总被引:20,自引:3,他引:17  
提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法,它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈,将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合,注重车牌与车辆背景图像分离特征,以连通域分析为字符分割特点,结合局部二值化算法,提高正确率。实际应用结果表明,本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。  相似文献   
8.
基于颜色特征的汽车车牌定位   总被引:3,自引:0,他引:3  
主要根据车牌形状、颜色及与其它部位的区别进行车牌定位,并结合车牌位置的隶属度函数进行综合处理,在实际运用中取得了较好的效果。  相似文献   
9.
图像处理与车牌识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文讨论了图像处理在车牌识别中所使用的各种技术,对于车牌定位和车牌字符分割等关键处理技术进行了较为详细的论述。  相似文献   
10.
针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.  相似文献   
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