导读:本文包含了牌照识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:车牌,牌照,字符,图像,图像处理,数字,卷积。
牌照识别论文文献综述写法
杜召彬,李廷锋[1]（2019）在《基于几何特征及数学形态学的机动车牌照识别算法研究》一文中研究指出在智能交通系统中牌照的自动识别成为关键,由于获取的机动车牌照受天气等因素的影响,存在定位不准。针对上述问题,利用直方图进行图像增强和分段阈值法对牌照图像进行预处理,在通过Sobel算子进行边缘检测,然后根据牌照的几何特征及数学形态学对机动车牌照区域进行精确定位,最后利用LabVIEW平台实现模板匹配和神经网络方法的字符识别。通过仿真实验,能够实现对机动车牌照的准确定位,表明该方法简单有效。(本文来源于《承德石油高等专科学校学报》期刊2019年05期）
邓嘉诚,黄贺声,杨林,魏亚东[2]（2019）在《车辆牌照识别技术现状》一文中研究指出车辆牌照识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)以快速准确从图像中检测出车牌号码的优点,成为智能交通网络实现的前提。车辆牌照识别技术的实现主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等部分,每个部分均有若干方式可以实现,本文先介绍了车辆牌照技术中常用的方法,再对比了各种方法之间的优点和缺陷。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年16期）
胡从坤,黄东军[3]（2019）在《使用多任务级联卷积神经网络进行车牌照识别》一文中研究指出车牌照识别是计算机视觉技术的一项重要应用,在保障日常交通秩序中扮演关键角色,因此,一直以来车牌照识别技术都是计算机视觉领域中一项热门研究。由于车牌照识别系统的应用场景通常在交通路口,交通情况复杂度高,由于车辆运动和拍摄角度导致的遮挡、图像变形等问题,使得高精度、抗干扰的车牌照识别系统具有重要研究价值。近年来,随着深度学习技术的发展,特别是其在图像识别和目标检测领域带来相较传统方法的巨大的性能提升。文章尝试使用深度卷积神经网络的方法,提出了一个在精确度和鲁棒性方面都较为出色的针对中国大陆车牌照的识别算法,其在我们的私有数据集上识别准确率达到94.93%,识别图片平均耗时243 ms。该方法可以通过更换数据集来泛化到其他国家或地区的车牌照识别问题上。(本文来源于《企业技术开发》期刊2019年02期）
高永勋,任德均,严扎杰,陈儒侠[4]（2018）在《基于HALCON的汽车牌照识别研究》一文中研究指出为了验证Blob分析算法在汽车拍照识别过程中的可行性,首先用工业相机在常见场景下采集车牌图像,然后在基于机器视觉应用软件HALCON的基础上,运用其工具箱中功能强大的算子先对图像进行预处理,接着利用关键的Blob分析算法对预处理后的图像进行车牌字符定位,再运用预训练的OCR分类器识别车牌字符。最终经过实际检测,验证了利用Blob分析算法来开发周期短、程序稳定性高、程序运行实时性好的目的。(本文来源于《精密制造与自动化》期刊2018年04期）
黄慰忠[5]（2018）在《基于牌照识别与移动支付的高速公路不停车收费系统浅析》一文中研究指出高速公路收费方式从开放式收费,到封闭式收费,再到联网收费;从人工收费,到人工半自动收费,再到现在的不停车收费,经历相当长的发展过程。不停车收费通过5.8 G专用微波短程通信技术读写车辆收费数据,达到不停车收费目的。以"互联网+"的思维逻辑,分析当前高速公路不停车收费技术的不足,从而介绍基于牌照识别与移动支付技术的高速公路不停车收费技术,及该技术的发展进程,并对5.8 G专用微波短程通信技术的不停车收费系统提出若干创新发展建议。(本文来源于《中国市政工程》期刊2018年03期）
牛进才,余建立,李孟君[6]（2018）在《车辆牌照识别算法的研究与实现》一文中研究指出车辆牌照识别技术是现代智能交通系统的主要组成部分。提出的车辆牌照识别算法是由图像捕捉与采集、图像处理、车牌定位、字符分割和识别以及存储数据等组成。首先将采集到的车辆牌照进行灰度化、二值化处理,采用梯度算子边缘检测算法对车牌进行定位;其次运用垂直投影分割算法对车牌字符进行分割和矫正,并采用模板匹配法等先进的图像识别理论,将车辆牌照中的数字、汉字和英文等字符进行分类处理,最后识别出车辆牌照的信息。实验表明,该方法提高了车辆牌照识别的准确性和快速性。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年06期）
姜超友[7]（2017）在《车辆牌照识别关键技术的研究与实现》一文中研究指出随着我国经济技术的发展,人民生活水平的提高,我国人民的汽车保有量迅速增加,而汽车数量保有量的增加最直接的影响是道路交通效率的下降。为了提高道路交通的效率,各大科研院校和企业机构研发了大量的道路交通管理系统。使用车牌识别系技术是车辆监测系统中最为重要的功能,通过车牌识别技术,可以快速有效的提高城市交通道路监控系统对于车辆的实时监控和管理的能力。车牌识别技术在生活中的广泛应用,使得其与人民生活的出行息息相关,如何更有效快速准确的对车辆牌照进行识别,现在已经成为交通领域中的重点和热点研究课题。本文在现有的车牌识别技术相关流程基础上,对车牌识别技术中使用的车牌图片预处理、车牌定位、图像分割和车牌字符识别等四个方面进行了相应的研究。本文的主要研究内容如下:在对车牌图片进行预处理的研究中,通过对车牌图片的图像灰度化、图像降噪、图像增强、图像二值化等技术进行了研究,通过对车辆牌照图片进行仿真预处理,可以显着的车牌图片的质量;在对车牌图片进行车牌定位的研究中,通过对常用的车牌定位方法进行研究,并在此基础上对利用数据形态学和纹理特征方法进行车牌识别的方法进行了详细研究和对比,对比结果表明基于纹理特征方法的精确定位技术具有更高的准确性和有效性;在对车牌图片进行字符分割的研究中,通过对基于联通区域的字符分割和基于投影法的字符分割技术进行研究和对比,对比结果表明基于投影法的字符分割技术具有更好的分割效果;最后在对车牌字符识别方法的研究中,通过对常用的字符识别技术进行研究,并结合在实际应用中对车牌识别时间的要求,选择了基于模板匹配的车辆牌照识别技术来进行具体的研究。(本文来源于《东北石油大学》期刊2017-04-01）
王娟[8]（2016）在《数字图像处理应用于车辆牌照识别的研究》一文中研究指出随着我国经济实力得到很大的提升,汽车已经成为人们的出行的主要交通工具之一,这对于交通控制以及安全管理也提出了更高的要求,我国的交通管理也朝着智能交通方向逐渐的完善,而其中的一个重要组成便是车牌识别,通过对车牌实现自动识别,对于交通管理来说有着极大的便利作用。对此本文利用数字图像识别运用在车牌识别中进行一定的研究,主要对技术原理极其应用中存在的问题进行分析。(本文来源于《通讯世界》期刊2016年22期）
党浩,杨莉军,田益民,王欣,王坤[9]（2016）在《OpenCV汽车牌照识别方法改进》一文中研究指出传统的Open CV车辆牌照识别方法没有考虑到有些汽车牌照下方会有两个螺丝钉的问题,螺丝钉会在提取的图像上留下阴影,字符附近的阴影对汽车牌照字符识别的准确率势必有一定的影响。为了解决该问题,运用Open CV的MATLAB接口进行编程,对原方法进行了改进。结果表明:改进的方法去掉了螺丝钉的阴影,对提高车牌识别准确率有一定的作用。(本文来源于《北京印刷学院学报》期刊2016年04期）
张敏,李爱兰[10]（2016）在《车辆牌照识别系统的设计与仿真》一文中研究指出随着中国科技水平的不断发展,尤其是在图形图像方面的处理方法日新月异,使得车牌识别的水平得到很大提高,对识别的要求也逐步加强.本文主要介绍一个车辆牌照图像识别处理的方法,利用事先从摄像头采集得到的静态图像进行车牌识别的技术,在Open CV仿真软件上,模拟在简单特定场景下,实现对车辆牌照的识别。(本文来源于《电子测试》期刊2016年05期）
牌照识别论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
车辆牌照识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)以快速准确从图像中检测出车牌号码的优点,成为智能交通网络实现的前提。车辆牌照识别技术的实现主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等部分,每个部分均有若干方式可以实现,本文先介绍了车辆牌照技术中常用的方法,再对比了各种方法之间的优点和缺陷。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
牌照识别论文参考文献
[1].杜召彬,李廷锋.基于几何特征及数学形态学的机动车牌照识别算法研究[J].承德石油高等专科学校学报.2019
[2].邓嘉诚,黄贺声,杨林,魏亚东.车辆牌照识别技术现状[J].现代信息科技.2019
[3].胡从坤,黄东军.使用多任务级联卷积神经网络进行车牌照识别[J].企业技术开发.2019
[4].高永勋,任德均,严扎杰,陈儒侠.基于HALCON的汽车牌照识别研究[J].精密制造与自动化.2018
[5].黄慰忠.基于牌照识别与移动支付的高速公路不停车收费系统浅析[J].中国市政工程.2018
[6].牛进才,余建立,李孟君.车辆牌照识别算法的研究与实现[J].电子测量技术.2018
[7].姜超友.车辆牌照识别关键技术的研究与实现[D].东北石油大学.2017
[8].王娟.数字图像处理应用于车辆牌照识别的研究[J].通讯世界.2016
[9].党浩,杨莉军,田益民,王欣,王坤.OpenCV汽车牌照识别方法改进[J].北京印刷学院学报.2016
[10].张敏,李爱兰.车辆牌照识别系统的设计与仿真[J].电子测试.2016