摘要：研究车牌识别定位算法问题。传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度的不高等问题。为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出了一种基于图像灰度跳变特性的车辆牌照定位算法。主要给出了粗定位和细定位两种定位算法,并用VC++设计实现定位算法。通过实验对实际交通中多幅车牌图像进行处理,对不同的车牌图像进行定位。实验结果表明,新算法能够对车牌图像进行高精度定位,并且具有较强的鲁棒性,为车牌字符的识别与分割奠定了一定的基础。

摘要：为实现纸质医药包装钢印字符的实时检测,设计一种基于图像处理和深度学习的钢印字符识别系统。系统首先采用多种图像处理的方法对原始打光下的图像进行预处理,从而自动提取图片中的感兴趣区域,并将其输入训练好的Mask-RCNN网络进行实例分割,得到每张图片中的不同字符的像素位置与其字符数值。实验结果表明,对比传统的字符识别方法,该方法可以很好地解决纸质医药包装钢印字符图片中灰度跳变不明显的问题,准确分割出纸质包装盒图片中的钢印字符并进行标记,其字符的识别准确率达到99%,为生产线上钢印字符的识别和记录提供了新的解决思路,具有较高的实用价值。

摘要：交通管理系统信息化、智能化的快速发展,对车牌识别的速度要求越来越高,性能更加完善。针对此,论文通过算法改进,增加语言播报功能,设计了基于Matlab仿真实现的语言车牌识别优化系统。该系统通过改进Otsu伪二值算法,快速的提升处理速度;基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位,综合了基于纹理特征分析和基于边缘检测分析方法的特点,具有速度快和准确性高的优点;改进BP算法,提高网络训练的精度,神经元的训练速度,同时避免落入局部极小值点。实验结果证明,对随机拍摄的300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于98%以上,系统能精准实现自然光环境下的车牌定位校正、分割和识别,识别结果通过语音播报,系统具有优秀的前瞻性和人机交互性。