基于图像处理的指纹识别技术研究与应用

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基于图像处理技术的车牌识别方法研究

作者：朱明秀

来源：《信息记录材料》2019年第03期

【摘要】近几年，智能化在我国各行各业中都应用极广，在交通系统中应用也非常多，车牌识别技术则是其中之一，如何在车辆正常行使状态下完成车牌自动识别？本文将从车牌识别现状入手进行分析，找到现有识别方式的一些问题，再吸取经验，从车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别几方面对基于图像处理技术的车牌识别方法进行探讨。

【关键词】图像处理技术 车牌识别方法 抓取识别

【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）03-0224-03

1 引言

随着经济和科技的发展，我国国民生活水平也日益提高，汽车成为每家每户常见的交通工具，这虽然带动了我国经济的发展，但也使交通管理工作量变大，在这种情况下，再依靠传统的办法根本无法完成交通管理工作，这就需要我们依靠信息化、智能化的技术去辅助完成交通管理工作。对于车辆来讲其主要识别是依靠车牌来的，因此我们必须将这种智能化、信息化技术应用到车牌识别中来，使之能服务于我国的车辆管理工作，使车辆管理工作能更加高效的运行。

2 车牌识别技术概述

2.1 车牌识别技术现状

近年来我国的车牌智能识别技术发展也非常快，现有的识别技术普遍有两种，一种是将车牌信息收集储存于IC卡或者条形码，通过无线电频率鉴别系统来识别汽车车牌号码，这种识别技术相对准确度比较高，但整套设备存在2个实际操作的问题：①十分复杂，不利于异型作业，而且需要所有车牌按照全国统一标准来制定，执行难度很大。②对扫描的工具要求非常高，这导致整套设备价格成本过高，而且虽能进行扫描，但无法核实车和卡是否一致，这也是个目前尚未突破的技术问题，这些问题都导致通过IC卡或条形码来进行识别的技术无法得到很好的推广。另一方面是直接通过突破来进行识别，因为这种识别方法能在无任何信号发送设备的情况下抓取到不同状态车辆的车牌，并通过非接触性信息菜系系统来进行智能识别，这种方法近年来使用很多，其相对IC卡和条形码来讲，能有效降低从成本，提高经济效益，而且起能通过图像抓取和人为参与结合来解决系统中的识别错误问题，有效提高。

山束访饿料技　２０１６年第３期　计算机应用　

纤维识别中图像处理技术的研究与应用　

陆馨平，许颖琦，覃于桐，许伟军，甘昊文　

（上海１－程技术大学，上海２０１６２０）　

摘　要：文章介绍了图像处理技术在纤维识别中的各项流程，阐述了图像处理技术在常规混纺纱纤　

维识别中的具体应用，为纺织行业利用计算机技术快速准确地鉴另　３纤维材料提供了参考。　

关键词：纤维；识别；图像处理；应用　中图分类号：ＴＳ１０１．８　文献标识码：Ａ　文章编号：１００９—３０２８（２０１６）０３—００３８—０３　

１　前言　

纺织品纤维的成分鉴定在纺织工业中占有极　

其重要的地位，纤维成分标签是国际贸易、市场准　入的必要技术要求。传统的纤维鉴别方法效率　

低、耗时长、准确性低，且需多种方法综合运用、反　

复检验。随着新型纺织纤维的研发与应用，传统　

的方法已不能满足当下检测工作的需要，如何快　

速准确地鉴别纤维材料，在如今大批量的纺织品　检测中，有着重要的意义。计算机图像处理技术　

可以快速、高效、准确地完成部分纤维的批量识　

别，且操作简便，在纤维鉴别方面有很好的应用前　景。　

２图像处理技术　

图像处理技术是借助显微镜，利用计算机对　

图像进行分析，将纤维图像信号转换成数字格式，　

通过特定算法实现对纤维的一种非接触检测。图　

像处理的一般步骤：试样获取一图像采集一图像　

预处理（图像校正）一图像分割一图像的边缘修补　一特征提取一分类识别一数据输出。　

２．１试样获取　试样获取一般使用切片法，切片的好坏会直　

接影响纤维的成像质量，导致实验结果出现偏差。　

收稿日期：２０１６－０４　１２　基金项目：上海工程技术大学大学生创新活动计划资助项目　（ＣＺ１５０９０ｌ０）　作者简介：陆馨平（１　９９４），女，上海人，学士。　·　３８　·　传统切片技术可分为手工切片和机械切片。手丁　

切片主要有铜板或不锈钢切片法、软木塞切片法　

和哈氏切片法，方便、快捷；机械切片，即采用切片　机代替手工操作，其产量大、效率高且切片更薄，　

长江师范学院本科毕业设计（论文）·图像处理技术在人脸识别中的应用研究

第 1 页 共 27 页 1

1 引言

随着我国信息技术的快速发展，诸多领域对人脸识别的迫切需求，所以人脸技术在各方面得到广泛应用，这是引起人脸识别就是在当今社会被重视的原因。加上社会的需求和发展的需要，所以在最近几年人脸识别技术在取得突破性的进展，特别是PCA人脸识别技术。人脸识别技术与其他生物识别技术（如指纹识别、签名识别、基因识别等）相比，具备以下的优点：识别精度高、速度快；隐蔽性好；直观性突出；通用性好等。人脸识别已经向自动识别和模式识别的方向发展，它是通过采集和分析比较人脸面部特征信息进行人脸识别的计算机技术，这种人脸识别技术从多个领域来研究，包括认知科学、心理学、计算机图形学、图像处理技术学、模式科学、人体生理学和可视化科学等等[1]。

本文设计可以实现的功能是：首先建立图像数据库，即样本库，样本库的建立包括人脸图像预处理、样本库的添加、插入和删除；其次将待识别的人脸图像与样本库的图像进行匹配并且识别，可以识别给定场景下的静态图像识别。目前很多成功的人脸识别技术已经可以识别动态图像系列，而且可以从已知的人脸库中识别多个人脸，有的还从年龄、种族、性别、表情甚至是语音等方面来研究人脸，并且取得很好的效果[2]。人脸识别系统要解决的关键问题是：如何在复杂的图像中分割人脸、如何才能采集到人脸面部的特征、系统在识别时是否及时准确等技术问题。由于待识别的人脸图像是一个未知的图像，系统要将待处理的图像与样本库的图像进行比较，得出与待处理图像相一致或者是相似率很高的图像；接着系统在识别时对输入人脸图像进行判别分析，并将判别的结果输出，如果跟样本库的图像一致或有相似性，则接受，反之拒绝[3]。

1.1人脸识别的研究目的及意义

近年来我国信息技术的快速发展以及应用越来越普及，以及计算机的软硬件性能的不断提升，高效率的人脸识别技术的实现成本可以降低到了可以接受的程度。加上社会经济的快速发展，对金融贸易和安全入口方面提出更高的要求，所以人脸识别技术得到社会各界的重视。人脸识别在现今生物识别技术中应用最广泛的技术之一，虽然我国人脸识别技术起步较晚，但是在短短的几年内为广大人所知。我们平时看到的人脸识别技术运用最多的应该是在电影中：即将拍到的面部图片输入到计算机，然后与计算机中的面部图像资料进行比对，并找出与之相对的资料和记录。由于人脸识别技术拥有以上的诸多优势，所以人脸识别技术将成为一个活跃的研究领域。

2020.1 EPEM

139科技前沿Latest Technology

引言

随着社会用电量的不断增加，电力系统

的结构日渐复杂，为满足电力系统的

安全稳定运行，智能变电站的建设数

量在逐渐增加。

为确保智能变电站高稳定、安全运行，提高二

次设备运行和维护水平，变电站的设备屏柜结构日

趋复杂，保护压板数量逐渐增加。但保护压板容易

受到人为操作、环境污染等因素的影响，造成误退、

误投等情况发生，因此，110kV及以上的变电站要

求至少一个月巡检一次保护压板运行状态。

然而，人工巡检时容易因为视觉疲劳、记忆混

淆等诸多原因导致漏检、误检的现象发生，特别是

保护压板误操作只有在电力事故发生后才能够发现

并恢复，严重影响输配电线路的安全和稳定。

本文引入图像识别法对计算机图像系统进行处

理、分析和理解，随时远程监控保护压板的运行状

态，可以避免人工巡检时的误操作问题，为智能变

电站的运行提供技术支持。

1󰀁󰀁系统的设计

本系统将电子探测技术和智能控制技术相结合，

运用红外反射式光电传感器获取保护压板图像，然

后经过图像预处理、颜色识别、图像分割、形态提

取等步骤获取保护压板的运行状态,接着根据系统

预期设定的算法对比保护压板的状态。如果发现保

护压板运行异常，触发单片机，蜂鸣器发出报警提基于图像识别的保护压板状态

识别技术研究与应用

国网浙江省电力有限公司宁波供电公司󰀁󰀁阮浩洁󰀁󰀁王春亚󰀁󰀁王󰀁辉󰀁󰀁刘晓东

摘要：提出一种基于图像识别的保护压板状态识别技术，可作为代替工作人员现场巡检的工作方式，减少

了保护压板定检的工作量，实现保护压板巡检的智能化，极大提高了输配电线的运行效率。

关键词：图像识别；保护压板；状态识别

示，LED指示灯变亮，以短信形式通知工作人员处

理异常情况。

2󰀁󰀁图像识别技术的实现

图像识别技术主要包括图像预处理、颜色识别、图像分割、形态提取等步骤，接下来将着重介绍基于图像识别技术的保护压板状态识别的实现过程。2.1 图像预处理