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Android平台下的车牌识别源码及设计说明-电路方案

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简介：
本项目提供Android平台下完整的车牌识别源代码和详细的设计文档，包含硬件电路设计方案及相关参数配置信息。 使用OpenCV的支持向量机提取车牌位置，并利用多层感知机网络识别车牌字符，运行效果良好。 环境需求： - Eclipse Juno SDK(r9) - Android SDK 4.4 API 19 - OpenCV 2.4.7 准备工作: 1. 导入E:\OpenCV-2.4.7.1-android-sdk\sdk中的java项目到工作空间，日后所有Java端调用OpenCV函数都需要使用这个类库。 2. 安装opencv manager.apk。当前在Android上所有的OpenCV程序都必须依附于android manger。 开始项目: 1. 创建一个新的Android应用工程，并命名为CarPlate，在该项目属性中勾选OpenCV类库的选项。 2. 将汽车照片复制到drawable目录下的任意位置，然后编写布局文件activity_main.xml。 3. 新建一个名为CarPlateDetection的类，编写本地化方法作为调用C语言代码的入口。

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  • Android平台下的车牌识别源码及设计说明-电路方案
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    本项目提供Android平台下完整的车牌识别源代码和详细的设计文档，包含硬件电路设计方案及相关参数配置信息。 使用OpenCV的支持向量机提取车牌位置，并利用多层感知机网络识别车牌字符，运行效果良好。 环境需求： - Eclipse Juno SDK(r9) - Android SDK 4.4 API 19 - OpenCV 2.4.7 准备工作: 1. 导入E:\OpenCV-2.4.7.1-android-sdk\sdk中的java项目到工作空间，日后所有Java端调用OpenCV函数都需要使用这个类库。 2. 安装opencv manager.apk。当前在Android上所有的OpenCV程序都必须依附于android manger。 开始项目: 1. 创建一个新的Android应用工程，并命名为CarPlate，在该项目属性中勾选OpenCV类库的选项。 2. 将汽车照片复制到drawable目录下的任意位置，然后编写布局文件activity_main.xml。 3. 新建一个名为CarPlateDetection的类，编写本地化方法作为调用C语言代码的入口。
  • Android平台下的车牌识别
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    Android平台下的车牌识别是一款专为安卓设备设计的应用程序，能够快速准确地识别各类车辆牌照信息。通过运用先进的图像处理和模式识别技术，该应用简化了交通管理、停车收费及安全监控等领域的操作流程，为用户提供便捷高效的解决方案。 基于OpenCV的车牌检测结合深度学习进行车牌识别，支持蓝色、黄色以及新能源车牌。
  • Android平台下的车牌识别
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    本应用专为Android设备设计，提供高效精准的车牌号码自动识别功能，适用于车辆管理、安全监控及便捷停车等场景。 使用基于OpenCV的车牌检测技术结合深度学习方法来识别蓝色、黄色以及新能源车牌。
  • Android平台下的车牌检测与识别实现
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    本项目致力于在Android平台上开发车牌自动检测与识别系统，通过优化算法提高识别准确率和速度，适用于移动应用及智能交通领域。 Android版本的车牌检测和识别算法应用程序在普通Android手机上可以实现实时效果。CPU（4线程）处理时间约为30毫秒左右，GPU则大约需要25毫秒左右，基本满足业务性能需求。 详细的技术描述可以在相关文章中找到：《智能驾驶 车牌检测和识别（四） Android实现车牌检测和识别》。
  • STM32单片机车牌识别电路设计与实现（含电路图和源码）- 电路方案
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    本文详细介绍了基于STM32单片机的车牌识别系统的设计与实现过程，包括硬件电路图及软件源代码。 使用STM32F103实现车牌识别功能的资料包括电路图和程序源码。
  • 车牌识别算法与LabVIEW平台下的设计实现(2014年)
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    本研究探讨了在LabVIEW平台上设计和实现车牌识别算法的过程和技术细节，旨在提升车辆自动识别系统的效率和准确性。 本段落首先介绍了一种车牌自动识别算法，该算法的关键在于实现图像二值化处理。为此采用了快速收敛的OSTU算法来确定最佳阈值，从而完成图像的二值化步骤。随后，在LabVIEW开发平台上进行了一系列操作包括图像预处理、字符分割和字符识别等环节，最终实现了对车牌的自动识别功能。此外，还探讨了该设计在智能停车场系统中的实际应用情况。
  • 基于OpenCV的车牌识别与图像处理源码-电路方案
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    本项目提供一套基于OpenCV库的车牌识别和图像处理解决方案，包含详细代码及电路设计。旨在为开发者简化车牌自动识别流程。 车牌识别源码操作步骤如下： 1. 根据《在VC6下安装与配置OpenCV 1.0》的说明文档，先安装 OpenCV_1.0.exe，并且根据需要调整 VC6.0 的设置。 2. 文件夹1包含了用于抓拍图像程序的代码。 3. 文件夹2内有车辆图片处理的相关代码，这些代码负责定位和提取车牌信息并分割车牌。在这个文件夹中需要放置包含车辆图像的数据集。 4. 文件夹3包括了对字符进行归一化处理的代码，需要用到从文件夹2生成的新字符图片，并将其复制到此文件夹内。 5. 最后，在文件夹4中有用于识别字符的代码，这里同样需要将经过归一化的字符图片（来自文件夹3）复制到这里。 基于OpenCV技术实现车牌识别源码及图像处理截图说明：在使用 OpenCV_1.0 的上位机界面中进行相关操作。
  • Arduino GPS导航系统源码及设计说明-电路方案
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    本项目提供Arduino平台下的GPS导航系统源代码和详细的设计文档。内容包括硬件电路图、软件实现细节以及系统操作指南等，适合电子工程爱好者和技术开发人员参考学习。 这篇帖子介绍了一个基于Arduino 和12864液晶模块制作的图形化显示GPS导航系统的项目。虽然成品的效果及成本可能无法与市面上的产品相媲美，但整个动手过程将带来乐趣和知识积累。 该项目根据功能分为三个版本： 在开始之前，建议具备以下背景知识： - Arduino相关基础知识 - 如何使用12864液晶模块 - 使用Arduino通过串口通信获取GPS模块定位信息的方法 - 用Arduino操作SD卡模块 所需主要硬件包括： - Arduino UNO一块； - 12864 液晶显示模块一个； - GPS模块一个； - SD卡及配套的读写模块一套。 工作原理如下： 通过将地图数据按照瓦片算法存储在SD卡中，系统可以利用串口获取GPS定位信息，并从中解析出经纬度坐标。然后根据这些坐标从SD卡上读取相应的地图数据显示在12864液晶显示模块上，同时也会显示出当前的定位点。 以下是项目的两个主要设计方面： 1. 地图存储算法——瓦片系统 本项目采用的地图数据和存储方法参考了微软Bing Maps，并进行了适当的修改。该方案将地图分为不同层级（即不同的分辨率），每一层被分割成256x256像素的“瓷砖”。通过给定经纬度坐标及缩放级别，可以确定对应的瓦片编号。 2. 针对12864液晶模块的设计 考虑到显示设备的特点，本项目做了以下两方面的设计： - 将大尺寸的地图瓦片裁切成适合屏幕大小的小块。 - 采用阈值方法将地图数据转换为二进制格式，并使用多阈值提取法来保留文字信息。 最终的展示效果会显示出定位区域的地图及其地理坐标。为了生成这些地图，需要设置一个包含经纬度范围和缩放级别的参数集，以确定所需显示的具体位置及细节程度。 以上是对GPS导航系统的V0.1版本介绍，其他版本详见附件内容。
  • （分享）灌溉系统源码及设计说明-电路方案
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    本资源提供一套完整的灌溉系统源码及其详细的设计文档和电路设计方案，旨在帮助用户了解并实现智能灌溉系统的开发与应用。 基于51单片机与SIM900A模块的田园灌溉系统设计如下：通过51单片机控制SIM900A模块收发短信，并能够发送包含温湿度数值的指定短信。该系统的功能包括： 第一，利用GSM模块实现无线远程操控水阀开关。 第二，支持设置灌溉起始时间。 第三，具备自动检测温度与湿度的功能，并定时将信息发送给用户。 以上所有需求均已成功实现。系统中用到的主要硬件组件有51单片机、SIM900A GSM模块以及用于控制水阀的继电器（通过控制51单片机I/O口来操作）。
  • Android车牌识别代码
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    本项目提供了一套在Android设备上实现车牌号码自动识别的功能代码。采用先进的图像处理和机器学习算法，能够快速准确地从图片或实时视频流中识别出车辆牌照信息，为车主、交通管理及各类应用开发人员提供了便捷高效的解决方案。 毕业设计包括车牌识别及车辆管理等功能的源码。