解析车牌识别率算法
解析车牌识别率算法
首先剖析下车牌识别原理是怎样的，车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车牌识别车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示：
（车牌识别原理示意图）
那么高达99.7%的车牌识别率是怎样做到的？
首先，相机成像是车牌识别的基础，稳定、优质的成像效果为高识别率奠定了坚实的基础；
其次，现场安装调试是车牌识别的重要保障，专业的咨询服务部为每一个安装现场提供专业、合理的安装意见，角度、距离、补光灯调节等为高车牌识别识别率提供了有力的保障；
再次，强大的识别算法。
一、核心算法支持丰富多样的功能：支持车牌种类繁多，工作模式灵活等。
车牌识别核心算法支持各类车牌：普通蓝牌、单层黄牌、双层黄牌、警车车牌、武警车牌、军队车牌（新军牌）、大使馆车牌、02式个性化车牌、教练车牌、农用车牌、挂车号牌、民航车牌、港澳出入境车牌、台湾车牌等。
支持线圈触发识别工作模式和视频流识别工作模式，灵活互补。
支持车身颜色识别，支持车标识别，支持车型识别。
二、鲁棒性强
（鲁棒性即在异常场景、异常情况下均能正常工作，且有较高的识别率）针对反光车牌、逆光车牌、阴阳车牌、变形车牌、污损车牌、奔驰特殊车牌、倾斜车牌、低对比度车牌、雨雾天气车牌、过爆车牌、粘连边框车牌、相似字符等特殊情况，均有较高的车牌识别率。
三、算法实时性
线圈触发工作模式，单帧耗时500ms左右；视频流识别模式，单帧耗时100ms左右。
综上所述，无论从核心软件、智能硬件还是强大的售前、售后服务体系，易泊时代都有强大的支持，因此车牌识别率99.7%，必须这么高，也必然这么高！
车牌识别系统需求分析模板
车牌识别系统需求分析文档 车牌识别系统需求分析小组 组长：**** 组员：**** **** **** ****
目录 1 引言..................................................... 错误!未定义书签。 编写目的................................................. 错误!未定义书签。 背景..................................................... 错误!未定义书签。 定义..................................................... 错误!未定义书签。 参考资料................................................. 错误!未定义书签。 2 任务概述................................................... 错误!未定义书签。 目标..................................................... 错误!未定义书签。 用户的特点............................................... 错误!未定义书签。 假定和约束............................................... 错误!未定义书签。 3 用例分析(或数据流程分析) ................................... 错误!未定义书签。 系统Actor分析........................................... 错误!未定义书签。 系统用例描述............................................. 错误!未定义书签。 4 动态行为模型............................................... 错误!未定义书签。 5 系统流程分析............................................... 错误!未定义书签。 6 系统开发及运行环境规定..................................... 错误!未定义书签。 7 小结..................................................... 错误!未定义书签。
解析车牌识别率算法
解析车牌识别率算法 首先剖析下车牌识别原理是怎样的，车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车牌识别车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示： （车牌识别原理示意图） 那么高达99.7%的车牌识别率是怎样做到的？
首先，相机成像是车牌识别的基础，稳定、优质的成像效果为高识别率奠定了坚实的基础； 其次，现场安装调试是车牌识别的重要保障，专业的咨询服务部为每一个安装现场提供专业、合理的安装意见，角度、距离、补光灯调节等为高车牌识别识别率提供了有力的保障； 再次，强大的识别算法。 一、核心算法支持丰富多样的功能：支持车牌种类繁多，工作模式灵活等。 车牌识别核心算法支持各类车牌：普通蓝牌、单层黄牌、双层黄牌、警车车牌、武警车牌、军队车牌（新军牌）、大使馆车牌、02式个性化车牌、教练车牌、农用车牌、挂车号牌、民航车牌、港澳出入境车牌、台湾车牌等。 支持线圈触发识别工作模式和视频流识别工作模式，灵活互补。 支持车身颜色识别，支持车标识别，支持车型识别。 二、鲁棒性强 （鲁棒性即在异常场景、异常情况下均能正常工作，且有较高的识别率）针对反光车牌、逆光车牌、阴阳车牌、变形车牌、污损车牌、奔驰特殊车牌、倾斜车牌、低对比度车牌、雨雾天气车牌、过爆车牌、粘连边框车牌、相似字符等特殊情况，均有较高的车牌识别率。
三、算法实时性 线圈触发工作模式，单帧耗时500ms左右；视频流识别模式，单帧耗时100ms左右。 综上所述，无论从核心软件、智能硬件还是强大的售前、售后服务体系，易泊时代都有强大的支持，因此车牌识别率99.7%，必须这么高，也必然这么高！
基于图像处理技术的车牌识别方法研究
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/1f283059.html, 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。 2.2 车牌识别技术的研究意义
(完整版)车牌识别系统的设计
车牌识别系统的设计 1．摘要： 汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。 2．设计目的： 1、使学生在巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践。 2、激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神，锻炼学生的动手能力。 3．设计原理 由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。 图1 牌照识别系统原理图 该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。其基本工作过程如下： （1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；
（2）由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等； （3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域； （4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。4．详细设计步骤 4.1 提出总体设计方案。 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。 由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。 因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。 因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB及以上。 系统可以运行于Windows98、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlab。 4.2 预处理及边缘提取
高清车牌识别系统安装与调试介绍册(详细版本)
高清智能车牌识别系统安装与调试手册 V2.1（详细版本）
智能车牌识别停车场管理系统简介 智能车牌识别停车场管理系统是我司根据当前市场发展与客户的需要，开发 出来的一款以车辆车牌作为车辆进出车场主要凭证，同时可辅以IC卡刷卡、可 实现固定车辆和临时车辆收费、基于以太网的停车场管理系统。该系统支持多通 道进出与图像对比、满足复杂的收费需求；数据处理速度快、信息存储安全、扩 展性强，能根据用户的需求，提供合适的停车场系统解决方案。 主要特点： ●正常情况下，完全以车牌作为出入场凭证 ●对临时车牌可进行精确收费，月租车牌过期后可进行临时收费，有效地防止停 车费用的流失 ●具备脱机与脱网功能。在脱机与脱网时，月租用户可自由出入 ●车牌识别一体机可代替传统的视频系统，不需要补光灯、摄像机等。成本 低，有较强的竞争力 ●支持多种车牌识别器，客户可选择面多 ●提供多种网络显示屏，可播放与显示广告词、出入场欢迎词、时间、剩余 车位、收费金额等
目录 第一章系统配置 (1) 1.1系统相关材料、器件的准备 (1) 1.1.2 软件清单 (1) 1.2工具需求 (1) 第二章软件安装 (1) 2.1 PC机型及配置的选择 (1) 2.1.1硬件环境 (1) 2.1.2 软件环境 (1) 2.1.3 局域网通讯环境 (2) 2.2 数据库安装 (2) 2.3 停车场系统软件安装 (10) 第三章车道信息显示屏安装 (14) 3.1车道信息显示屏安装 (14) 3.6车牌识别相机的安装接线 (15) 第五章系统调试 (17) 5.1网络的组建 (17) 5.2 系统初始化设置 (20) 5.2.1启动SQL Server服务器 (20) 5.1.3 数据库创建配置 (22) 5.1.4 运行车牌识别系统服务服务器 (26) 5.1.5 车牌识别系统初始化 (26) 5.1.5.1管理员登录 (26) 5.1.5.2系统参数初始化 (26) 5.1.5.3创建岗亭 (28) 5.1.5.4创建通道 (29) 5.1.5.5设置收费规则 (31) 5.1.5.6注册车牌 (33) 5.12 数据整理与系统备份 (34)
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像
for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if temp
matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)
Matlab程序设计任务书
目录 一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21)
一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤:
1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。 流程图:
车牌识别技术：工作原理及流程解析
车牌识别技术：工作原理及流程解析 车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 车牌识别技术工作原理 车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。 图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。 预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。 车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。 字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。 字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。 车牌识别技术工作流程 车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。 一、车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。 二、车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 三、车牌矫正及精定位模块 由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。 四、车牌切分模块
车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状
车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 1.2 车牌识别系统简介 2 车牌识别系统的国内外现状 3车牌识别难点 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此，我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测； (2)交通控制与诱导；(3) 机场、港口等出入口车辆管理；(4) 小区车辆管理； (5) 闯红灯等违章车辆监控；(6) 不停车自动收费；(7) 道口检查站车辆监控； (8) 公共停车场安全防盗管理；(9) 计算出行时间；(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。如图1所示，LPR[1]的部分应用： 图1 LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用 近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理
停车场车牌自动识别系统工作原理
近几年，一遇假期堵成狗，已成为中国现代交通的常态，为了改善这种现状，各地高速设置ETC专用通道，不少出行者反应，在ETC实现全国联网之后，使用ETC通道过高速收费站比以往减短的时间少了不止10秒钟，这也成为减少高速拥堵情况的一大原因。 ETC通道能实现快速汽车快速通过，自动栏杆机功能的重要性不言而喻，但是车牌自动识别技术也发挥不可替代的作用。近年来，车牌自动识别技术已被广泛应用于城市智能交通系统中，如闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍以及交通治安卡口系统等，尤其是交通治安卡口系统，其作为治安刑侦管理的重要科技手段之一，对车牌自动识别技术提出了更高的要求，促进了车牌自动识别技术的快速发展。 车牌识别技术（LicensePlateRecognition，LPR）是以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 与传统的射频卡刷卡管理系统相比，车牌自动识别系统最大的优点是：第一、可以完全实现无干扰、不停车通行；第二、真正实现车辆一车一杆的通行管理要求，杜绝传车卡互换情况的发生；第三、实现车场管理收费的完全电脑化记录、统计，最大程度减少了停车费用的流失。
车牌自动识别流程 系统前端采用了嵌入式高清一体化摄像机，可实现百万级分辨率的视频和图片码流输出，内置了高性能DSP芯片，支持内置智能算法、可实现视频检测、车牌自动识别等功能。采用了动态视频识别技术，实现对视频流每一帧图像进行识别，从而达到增加识别比对次数，大大提高了识别的效率和准确率。 车辆牌照的自动识别主要是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。 识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中，相机首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别，车牌识别算法采用基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果，通过这种多次比对的
课程设计报告-车牌识别系统的设计
车牌识别系统的设计 一、摘要: 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。 二、设计目的和意义: 设计目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。 设计意义： 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 三、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 四、详细设计步骤:
全自动车牌识别停车场管理系统技术方案
车牌自动识别停车场管理系统技术方案
前言 随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，小区用户对车辆管理的要求越来越高。过去的人工刷卡的管理方式已经不适应现代化发展的需要，针对目前快节奏，高速度的工作模式，要求管理方法和制度要有一个根本的改善，这种改善不但要适应用小区管理的需求，也要适应社会的需求，要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。但是目前任何高科技产品都不能完全代替人类的手工操作，不能完全取代人的思维，更不能与人的思维方式相吻合。因此我们在做自动化管理系统的设计时，要尽可能地强调自动化手段，但又不可忽略人工干预的因素，二者巧妙地结合起来，可达到事半功倍的效果。
本设计方案就是基于以上的思想基础，针对小区车辆管理的实际情况，结合各种现代化高科技手段完成的。 我们的目标是为小区用户的车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。此设计方案着重考虑了识别的准确性，及车牌自动识别算法在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入，既考虑到用户的需求，又囊括了各种高科技技术，而且增加了一些管理手段，尽可能地为用户提供一个完善的小区车辆管理系统。 第1章用户需求分析 在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，无需地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，固定车辆可无障碍出入停车场，临时车辆人工审核后入场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点。
车牌识别(附源代码)
车牌识别 电子1301 洪江 13 一、目的与要求 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照输出。 三、详细设计步骤: 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像 进行大围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然 后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为 牌照区域，并将其从图象中分割出来。 （2）牌照字符分割 :
车牌识别管理系统方案(DOC)
PA-WT车牌识别 停 车 场 管 理 系 统 方 案
目录 第一章前言................................ 错误！未定义书签。第二章系统设计依据及总则..................... 错误！未定义书签。 一、本方案设计依据：........................ 错误！未定义书签。 二、设计说明................................ 错误！未定义书签。 1、设计目标及原则........................ 错误！未定义书签。 2、系统概述 (2) 3、系统基本功能及特点 (5) 系统结构框图 (6) 图像识别系统主要设备 (7) 4 出口处电脑功能......................... 错误！未定义书签。 5 管理电脑功能 (11) 三．系统软件功能 (11) 第三章系统设计 (12) 注意事项 (13) 第四章售后服务 (14)
前言： 车牌识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 目前国内有两种识别方式，1、软件识别，就是摄像机直接接入PC机，通过电脑上位机软件对摄像机抓拍图片进行分析识别，优点成本低，缺点：对电脑要求较高，长时间运行识别速度会有一定影响。2、DSP嵌入式硬件识别，摄像机直接接入DSP嵌入式车牌识别器，通过专业的DSP芯片对摄像机抓拍图片进行分析，优点：对电脑要求低，设备自带防死机功能，算法丰富，识别速度快，适用于工业环境长时间运行。缺点：成本相对于软识别成本较高。 系统简介 我司采用DSP嵌入式硬件图像处理器研制开发的PA-WT汽车牌照自动识别车辆出入管理系统，具有方便快捷、准确可靠、保密性好、灵敏度高、节省
车牌识别的matlab程序
附录 车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread（'3.jpg'）;%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray（Scolor）;%rgb2gray转换成灰度图 figure,imshow（Scolor）,title（'原始彩色图像'）;%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow（Sgray）,title（'原始黑白图像'）; %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel（'disk',13）;%strel函数 Bgray=imopen（Sgray,s）;%打开sgray s图像 figure,imshow（Bgray）;title（'背景图像'）;%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract（Sgray,Bgray）;%两幅图相减 figure,imshow（Egray）;title（'增强黑白图像'）;%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double（max（max（Egray）））;%egray的最大值并输出双精度型 fmin1=double（min（min（Egray）））;%egray的最小值并输出双精度型level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw（Egray,level）;%转换图像为二进制图像 bw2=double（bw22）; %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 figure,imshow（bw2）;title（'图像二值化'）;%得到二值图像 grd=edge（bw2,'canny'）%用canny算子识别强度图像中的边界 figure,imshow（grd）;title（'图像边缘提取'）;%输出图像边缘 bg1=imclose（grd,strel（'rectangle',[5,19]））;%取矩形框的闭运算 figure,imshow（bg1）;title（'图像闭运算[5,19]'）;%输出闭运算的图像bg3=imopen（bg1,strel（'rectangle',[5,19]））;%取矩形框的开运算
车牌识别设计报告
课程综述 课程名称车牌识别 班级08电子《2》班 姓名张宝平 学号0805070198 日期2011-11-15 指导教师王保云
车牌识别系统的设计 一、摘要 随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。 二、设计目的和意义 目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。 意义： 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 三、设计原理 由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。 图1 牌照识别系统原理图 该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。其基本工作过程如下： （1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆
基于MATLAB的车牌识别课程设计
MATLAB课程设计报告书 课题名称基于MATLAB的车牌识别课程设计 姓名 学号 学院 专业 指导教师 2016年6月21日
基于MATLAB的车牌识别课程设计 目录 一．课程设计目的……………………………………………二．设计原理…………………………………………………三．详细设计步骤…………………………………………… 四. 设计结果及分析………………………………………… 五. 总结……………………………………………………… 六. 设计体会………………………………………………… 七. 参考文献…………………………………………………
一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤:
1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合
车牌识别服务器-需求分析说明书
车牌识别服务器需求分析说明书
主要变更记录
目录 第1章、引言 (1) 1.1目的和范围 (1) 1.2文档约定 (1) 第2章、术语、定义和缩略语 (2) 2.1术语、定义 (2) 2.2缩略语 (2) 2.3参考资料 (2) 第3章、综合描述 (3) 3.1产品定位 (3) 3.1.1市场定位 (3) 3.1.2应用定位 (3) 3.1.3运行环境 (4) 3.2项目进度关键路径 (4) 第4章、具体需求 (5) 4.1功能/性能相关需求 (6) 4.1.1接收前端图片 (6) 4.1.2识别图片 (7) 4.1.3提供后台图片查看功能 (9) 4.2易用性相关需求 (10) 4.2.1方便的设置界面 (10) 4.3保证性相关需求 (12) 4.3.1支持30台设备数据 (12) 第5章、验收准则 (14) 第6章、附件 (15)
第1章、引言 1.1 目的和范围 本文档说明车牌识别服务器的功能、性能等方面的需求。定义车牌识别服务器与后台、前端图像采集终端的通讯协议；各类文件的命名规范；以及与用户的接口。 1.2 文档约定
第2章、术语、定义和缩略语 2.1 术语、定义 闯红灯系统中图片与录像放置路径相同，对闯红灯系统的录像不再单独说明； 2.2 缩略语 2.3 参考资料
第3章、综合描述 3.1 产品定位 3.1.1 市场定位 本产品全名“车牌识别服务器”，是卡口、超速、闯红灯系统中的一个组件。系统由高清摄像机、摄像机控制器、图像采集终端、车牌识别服务器、后台几个部分组成。 支持前端设备如下：高清卡口系统、高清超速系统、高清闯红灯系统、嵌入式数码连拍闯红灯系统、嵌入式数码连拍超速系统。 3.1.2 应用定位 系统示意图如下：
车辆牌照图像识别算法研究与实现本科毕设论文
Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现
车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++
Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++