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  1. 100學年度 專題期末報告 車牌辨識系統 專題組員:B09702108 徐莘杰 B09702177 郭仲原 B09702009 邱俊傑 B09702129 楊明學 指導老師:連振昌 教授 專題編號: PRJ2011-CSIE-10002 執行時間: 100 年 3 月 至 101 年 1 月

  2. 一、 摘要. 本專題與主動式RFID來進行停車場管理系統的整合設計,讓駕駛人在入場時可知道何處有空位,使得駕駛人可輕易找到車位;並可透過車牌號碼查詢出車輛所在位置,以防駕駛人忘記停車位置。. 本專題主要使用OPENCV函式庫製作車牌辨識系統,透過記錄車牌號 ...

  3. 辨識自駕車的車牌控管自駕車的進入接著在停車場周圍安裝數顆webcam結 合 YOLOv4物件辨識對整個停車場進行即時的車位監控並提示自駕車往目標車位 前進再來我們使用Android Studio開發的一個智慧化的停車APP讓使用者可

    • 車牌辨識系統
    • 摘要
    • Convolution Neural Network
    • National Taiwan Normal University
    • 1.2 研究目的
    • 1.5 論文架構
    • 2.2.2基於像素連接
    • 3.3 車牌偵測模組
    • 4.3.1二值化

    An Efficient System Using Network 研究生:林永鑫 撰 中 華 民 國 一

    近年來,車牌辨識系統已成為智能城市車輛管理、被盜車輛調查、交通監控等發展中的關鍵角色,車牌辨識系統有三個階段,包括車牌偵測、字元分割,與字元辨識。儘管車牌辨識系統已成功的應用於環境單純的智能停車場,但使用於監控系統中仍會面臨許多問題,例如多車道辨識,大量的交通號誌與廣告招牌,惡劣天氣與夜間拍攝的模糊傾斜圖像。本論文提出了一種高效的車牌辨識系統,首先偵測車輛,再從車輛中偵測車牌,減少車牌偵測的誤報。再使用卷積神經網路來改善模糊圖像與近似字元的辨識效果,實驗結果顯示,與傳統的車牌辨識系統相比,該系統擁有較高的精確度。 關鍵字:車牌辨識系統、 卷積神經網路、智慧都市 An Efficient License Plate Recognition System Using

    Student:Yong-Sin Lin Advisor:Dr. Cheng-Hung Lin Department of Electrical Engineering

    ABSTRACT In recent years, license plate recognition system has become a crucial role in the development of smart cities for vehicle management, investigation of stolen vehicles, and traffic monitoring and control. License plate recognition system has three stages, including license plate localization, character segmentation, and character recogniti...

    目前世界上的車牌辨識系統中,大部分系統是建立在環境較單純的地方,並且一張影像中只有單一車輛,例如:停車場管理系統為單一車道出入口,攝影機是直接對著車牌的位置,並且車輛是在低速甚至靜止的狀況下進行辨識。若將這套系統運行於一般道路環境時,系統準確度與穩定性將受到影響,產生大量誤報。本研究目的即是提出一個能穩定、準確應用於道路環境的車牌辨識系統,克服上述的困境、擴增車道數目,達到多車道車牌辨識系統的目標。

    本論文分為五個章節:緒論、文獻探討、研究方法、實驗結果以及結論與未來展望,以下條列各章節內容簡介。 第一章 緒論:概述目前車牌辨識系統的背景、研究目標以及研究方法簡介,闡述研究貢獻與論文架構。 第二章 文獻探討:針對與本系統、研究方法相關之文獻討論介紹。 第三章 研究方法:說明本系統車輛偵測、車牌偵測、字元分割、字元辨識所使用之研究方法。 第四章 實驗結果:介紹實驗配置與實驗過程,以及實驗結果分析。 第五章 結論與未來展望:最後對此研究提出的方法與實驗結果總結,並對未來研究提出改善方向。 第二章

    基於像素連接的方法是通過標記圖像中所有連接的像素來進行分割。具有相同標記的像素被視為同一字元,此方法簡單且對於旋轉的影像非常有效,但當字元出現斷裂或是連接在一起時,就無法正確地分割字元。

    偵測到車輛後,本論文以 分類器對車輛的影像進行車牌偵測。SVM分類器之運用可分為「訓練階段」與「偵測階段」。

    二值化計算中閾值的設定非常重要,直接影響輸出的影像,閾值若設定的差,輕則車牌上的貼紙、髒污無法濾除,重則字元黏著或是消失,並且需要克服不同光影、不同色彩之變化。本實驗透過自適應閾值的方法,可成功將車牌二值化,並盡量減少字元黏著的情況,以利後續作字元分割。相較於固定閾值的做法,自適應閾值能擁有較佳的穩定性。

  4. 關鍵字: 類神經網路影像處理車牌辨識電腦視覺圖形識別 前言 轟動一時的彭宛如命案因為犯案的計程車的牌照無法得知以至於案情無法突破如 果當時在其飯店的出入口有此車牌自動辨識系統的裝置不但可以確實的掌握當時來往的車

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  6. www.ee.nsysu.edu.tw › EICC › doc車牌辨識系統

    伍、結語. 本次的專題已能夠靜態辨識約90% 的字元,主要的錯誤來源是相似的字元;動態辨識車牌的整體成功率約為85%。. 爾後影像來源是戶外攝影機所以需考慮光線、天候等其它因素, 必須再增強系統的適應性,讓系統對亮度變化、 車牌汙損等有較好的應變能力 ...

  7. 另外如果再在輸入的影像中偵測和車牌顏色有關的彩色邊線稱此圖為E圖。. 接著再根據一些系統參數和衣些適當的函數,將H 圖、S 圖、I 圖、和E圖模糊化成H' 圖、S' 圖、I' 圖、和E'圖。. 再這些圖中每一點所存在的值分別代表著從色調、飽和度、透明度、和彩色邊 ...

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