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【車牌識別】基于模板匹配實(shí)現(xiàn)藍(lán)色和綠色車牌識別附Matlab代碼

2023-11-21 11:08 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

?作者簡介:熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者,修心和技術(shù)同步精進(jìn),

代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

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車牌識別技術(shù)是現(xiàn)代交通管理和安全監(jiān)控中不可或缺的一部分。隨著城市交通的日益繁忙和車輛數(shù)量的增加,傳統(tǒng)的人工車牌識別方式已經(jīng)不能滿足需求。因此,車牌識別技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。本文將介紹基于模板匹配實(shí)現(xiàn)藍(lán)色和綠色車牌識別的相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用。

一、車牌識別技術(shù)的發(fā)展

車牌識別技術(shù)是一種自動(dòng)識別技術(shù),通過計(jì)算機(jī)視覺和模式識別技術(shù),對車牌上的字符進(jìn)行識別和提取。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷進(jìn)步,車牌識別技術(shù)也得到了長足的發(fā)展。目前,車牌識別技術(shù)主要有以下幾種:

  1. 基于顏色分割的車牌識別技術(shù)

  2. 基于形狀分割的車牌識別技術(shù)

  3. 基于特征提取的車牌識別技術(shù)

  4. 基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別技術(shù)

其中,基于顏色分割的車牌識別技術(shù)是應(yīng)用最廣泛的一種技術(shù)。該技術(shù)通過對車牌顏色進(jìn)行分割,提取車牌區(qū)域,再對車牌字符進(jìn)行識別和提取。在實(shí)際應(yīng)用中,藍(lán)色和綠色車牌是比較常見的,因此基于模板匹配實(shí)現(xiàn)藍(lán)色和綠色車牌識別技術(shù)也受到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。

二、基于模板匹配的藍(lán)色和綠色車牌識別技術(shù)

基于模板匹配的藍(lán)色和綠色車牌識別技術(shù)是一種基于顏色分割的車牌識別技術(shù)。該技術(shù)通過預(yù)先準(zhǔn)備好的模板圖像,對車牌圖像進(jìn)行匹配,從而實(shí)現(xiàn)車牌字符的識別和提取。該技術(shù)主要包括以下幾個(gè)步驟:

  1. 車牌圖像的預(yù)處理:對車牌圖像進(jìn)行灰度化、二值化、噪聲去除等預(yù)處理操作,以便后續(xù)的處理和分析。

  2. 車牌區(qū)域的提?。和ㄟ^顏色分割等技術(shù),提取出車牌區(qū)域,并對車牌進(jìn)行矯正和調(diào)整,使車牌字符更加清晰。

  3. 模板圖像的準(zhǔn)備:根據(jù)藍(lán)色和綠色車牌的特點(diǎn),準(zhǔn)備相應(yīng)的模板圖像,用于后續(xù)的匹配操作。

  4. 模板匹配:將車牌圖像與模板圖像進(jìn)行匹配,找出最匹配的模板圖像,從而得到車牌字符的識別結(jié)果。

三、藍(lán)色和綠色車牌識別技術(shù)的應(yīng)用

藍(lán)色和綠色車牌識別技術(shù)在現(xiàn)代交通管理和安全監(jiān)控中得到了廣泛的應(yīng)用。在交通管理方面,該技術(shù)可以用于車輛違法行為的監(jiān)控和處理,如超速、逆行、闖紅燈等違法行為。在安全監(jiān)控方面,該技術(shù)可以用于車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控和追蹤,如公路、高速公路、機(jī)場等場所的安全管理。

四、總結(jié)

基于模板匹配實(shí)現(xiàn)藍(lán)色和綠色車牌識別技術(shù)是一種基于顏色分割的車牌識別技術(shù),該技術(shù)通過預(yù)先準(zhǔn)備好的模板圖像,對車牌圖像進(jìn)行匹配,從而實(shí)現(xiàn)車牌字符的識別和提取。該技術(shù)在現(xiàn)代交通管理和安全監(jiān)控中得到了廣泛的應(yīng)用,為城市交通管理和安全監(jiān)控提供了有力的支持和保障。

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 部分代碼

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?? 參考文獻(xiàn)

本程序參考以下中文EI期刊,程序注釋清晰,干貨滿滿。

[1] 賴特.基于模板匹配及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識別應(yīng)用——MATLAB實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)車牌號碼辨識[J].智能建筑與智慧城市, 2017(11):5.DOI:10.3969/j.issn.1671-9506.2017.11.023.

[2] 賴特.基于模板匹配及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識別應(yīng)用——MATLAB實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)車牌號碼辨識[J].智能建筑與智慧城市, 2017(11):45-48.

[3] 張俊峰,尚振宏,劉輝.基于顏色特征與模板匹配的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].軟件導(dǎo)刊, 2018, 17(1):5.DOI:CNKI:SUN:RJDK.0.2018-01-060.

[4] 鄧成,王錦謨.基于MATLAB的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].太原學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2023, 41(3):65-69.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、LSTM、支持向量機(jī)(SVM)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)、核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題(TSP)、車輛路徑問題(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合







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