超高效车牌识别算法

最新推荐文章于 2025-08-08 09:31:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hobbitdream/article/details/81124720
该博客介绍了车牌识别算法的关键技术，包括车牌定位和字符识别。算法以彩色图像为输入，通过边缘梯度图像计算和阈值化处理来突出车牌区域，再通过连线法和聚类拟合定位车牌。在确保高效率的同时，能处理500W像素电子抓拍场景，实现毫秒级处理速度。

核心参考文献

陈进 《车牌识别系统关键技术的研究》

文章相关下载资源

算法动态库 https://download.youkuaiyun.com/download/hobbitdream/10549960

演示工程 https://download.youkuaiyun.com/download/hobbitdream/10549965

算法基本实现原理

整个车牌识别算法包括两个部分：车牌定位和车牌字符识别，后者还可继续细分为车牌字符的分割、融合以及字符识别。车牌字符识别部分主要是通过设计训练分类器完成，本文不作过多详述；本文重点介绍车牌定位所采用的基本处理算法，整个过程主要通过中间处理图像输出的形式作介绍。本文采用算法在满足识别精度的前提下，执行效率高效，即使面对500W电子抓拍场景数据，依旧能做到毫秒级处理速度。

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【OpenCV实战】简洁易懂的车牌号识别Python+OpenCV实现“超详解”（含代码）
qq_40784418的博客
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简洁易懂的车牌号识别Python实现（含代码）1、整体思路2、代码详解 1、整体思路 2、代码详解
基于Python的车牌识别系统实现
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本文将以基于Python的车牌识别系统实现为方向，介绍车牌识别技术的基本原理、常用算法和方法，并详细讲解如何利用Python语言实现一个完整的车牌识别系统。
车牌识别算法
03-16
这是车牌识别算法以及代码实现，希望可以帮到大家。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
车牌识别算法程序
05-29
这个是车牌识别的matlab程序，其中包括很多基础的图像处理函数的使用，一些模板匹配的算法，本资源配套博客 http://blog.youkuaiyun.com/berguiliu/article/details/27528439 具体的应用和简单的算法介绍都在这里面，希望大家好好阅读！
毕设开源 基于深度学习的车牌识别(源码分享)
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本文分享了一个基于深度学习的车牌识别毕业设计项目，详细介绍了车牌识别系统的原理与实现流程。系统主要包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等核心模块，重点分析了车牌定位、字符分割和字符识别三大关键技术。作者采用支持向量机(SVM)算法进行字符识别，详细展示了SVM模型的训练方法、数据处理流程和核心代码实现，并提供了包含字母、数字和省份简称的车牌字符训练数据集。该项目实现了从车牌检测到字符识别的完整流程，具有较高的实用价值，为相关领域研究提供了可参考的技术方案。
车牌识别算法介绍与实践
weixin_34293246的博客
10-29 679
汽车牌照自己主动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符切割、字符识别五大模块，当中字符识别过程主要由下面3个部分组成： ①正确地切割文字图像区域； ②正确的分离单个文字； ③正确识别单个字符。 用MATLAB软件编程来实现每个部分,最后识别出汽车牌照。   系统设计概述 因为车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统...
计算机深度学习算法中YOLOv5实现车牌识别
03-12
YOLOv5是一种高效、准确的实时目标检测算法，尤其在车牌识别中表现优秀。它全称为"你只看一次v5"（You Only Look Once version 5），是YOLO系列算法的最新版本，由Joseph Redmon等人开发并持续优化。YOLOv5通过将...
基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法.rar
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《基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法》 在智能交通系统中，车牌识别是一项关键技术，它在交通管理、车辆安全以及无人驾驶等领域扮演着重要角色。本项目以C++编程语言为基础，利用Visual Studio 2013作为集成开发...
基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法.zip
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本项目主要探讨了如何结合支持向量机（SVM）与人工神经网络（ANN）来实现高效的车牌识别算法。以下是关于这一主题的详细知识阐述： 1. **支持向量机（Support Vector Machine, SVM）**： SVM是一种监督学习模型，...
车牌识别技术及难点
hzhj的博客
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    本文翻译wiki中Automatic number-plate recognition中车牌识别的步骤及难点。    车牌识别中主要涉及7个基础算法：车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌；车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率；归一化——调整图像亮度和对比度；字符分割——找到车牌上的每个字符；光学字符识别；句法/几何分析——检查违反特定国家规则的字符和位置；通过多个字段/图像...
车牌识别算法比较
04-09
里面是关于现阶段各种主流车牌识别技术算法的比较。包括各种原理和方法的介绍。
车牌识别系统|车牌识别软件|车牌识别算法
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SupPlate车牌识别已经完完全全实际应用13年的时间。 可识别各种大陆的车牌，包括蓝牌和黑牌，黄牌和白牌，其中黑牌可识别港、澳车牌；黄牌可以识别单排黄色车牌，大型车后车牌和摩托车牌；白牌可以识别包括警车，武警车牌和军车。 车牌识别有以下几大特点： (1):对图像质量要求不敏感：即使图片中车牌处于背光、泛白的情况下(术语对比度低) ,或者车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等等情况，本车牌识别都可较好的识别出来； (2):对图像大小格式要求不严格：可以识别任意大小的图片，在默认参数下车牌字符高度在6～60的范围内，均可识别，对施工要求不高； (3): 识别速度快：在P4 2.0 ,512M 机器下768*288图片识别时间不超过50毫秒,如果针对移动实时的可小于30毫秒。 (5):可识别高清晰图片，最大可以获取4个车牌号码。识别500万象素的图像,不超过300毫秒.
车辆牌照识别的算法研究
05-01
车牌自动识别系统。本系统包括三个主要模块：车辆图像预处理、车牌定位和车牌字符识别。识别系统处理过程主要包括获取车辆源图像、图像灰度化、图像增强去噪、边缘检测、车牌定位、车牌图像预处理、车牌字符分割、字符识别等部分，其中车牌定位和字符识别部分是整个系统设计的核心和难点。
今天，我们说说移动端车牌OCR识别技术
jane_etop的博客
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开车进地下车库时，“滴”的一声，完成车牌录入；开车离开时，扫描二维码，输入车牌，完成停车收费。小编不禁感叹科技改变生活，人工智能给生活带来的便利。 车牌自动识别越来越多的被应用在我们的日常生活中。早上开车上高速，ETC自助通道，无人值守，车牌自动识别；到公司停车场，无需停车取卡，车牌自动识别进入；下班开车回家，车牌识别自动结算停车费用~~ 除此之外，车辆检测、维修、保养、续保等，登
车牌识别算法实现及其代码实现之一：车牌区域检测
mingo_敏
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本文地址：本文主要处理汽车车牌的识别过程，包括三个步骤，一：车牌区域检测，本文利用车牌的颜色和形状特征确认并获取汽车的车牌位置，二：字符分割，将获取到的汽车车牌按不同字符进行切割，三：车牌识别，最后利用模板匹配方式对切割的字符进行识别达到最终的车牌识别。一 车牌区域检测 1 首先读入我们要识别的车辆图片，灰度化后，我们使用robert算子对其进行边缘检测；如下图 代码如下：file='2.jpg
车牌识别（基于模板匹配算法）
coresic的博客
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vehicle_license_plate_recognition 车牌识别（基于模板匹配） 一、车牌识别的步骤 一般车牌识别分为4步：图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 1.Candy边缘检测 Canny的步骤如下： 1.对输入图像进行高斯平滑，降低错误率。 2.计算梯度幅度和方向来估计每一点处的边缘强度与方向。 3.根据梯度方向，对梯度幅值进行非极大值抑制。本质上是对Sobel、Prewitt等算子结果的进一步细化。 4.用双阈值处理和连接边缘。 实例如下 import cv2 i
MATLAB车牌识别算法实现及代码解析
车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术和模式识别技术来...MATLAB为实现车牌识别提供了强大的开发平台，通过该平台，开发者可以利用MATLAB强大的数学计算和图像处理能力，快速高效地完成车牌识别算法的研究和开发工作。
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