车牌识别基础学习知识原理说明

车牌识别原理说明

车牌识别技术是指对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列，经过机器视觉、图像处理和模式识别等算法处理后自动读取车牌号码、车牌类型、车牌颜色等信息的技术，是人工智能技术中重要的分支。它的硬件基础包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机，其软件核心包括车牌定位、字符分割、字符识别等算法。目前已经被广泛应用于智能交通系统的各种场合，像公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。

车牌识别流程：

1、图像采集

根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图

像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。北京易泊时代经过严格的算法优化，这两种图像采集模式的识别率和稳定性都位居行业前列。

（易泊地感线圈触发模式/视频触发工作模式）

2、预处理

由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、

自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有最近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

（逆光图像）

（过曝图像）

（有噪声图像）

3、车牌定位

从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如

果定位失败或定位不完整，会直接导致最终识别失败。由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。易泊车牌识别系统针对一些复杂背景（例如绿化带、井盖）的现场，可以进行设定识别区域的操作。

（基于连通域分析的车牌定位方法流程图）

4、车牌校正

由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后先进行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目

车牌识别系统技术设计方案

停车场管理系统自动车牌识别计费系统技术方案

目录 1企业概况 (4) 1.1公司简介 (4) 1.2资质证书 (4) 2概述 (10) 2.1系统方案总体设计 (10) 2.2项目背景 (12) 2.3方案概述 (13) 3系统介绍 (16) 3.1车牌识别系统简介 (16) 3.2系统优势 (18) 3.3系统组成 (19)

4主要设备参数性能介绍 (22) 4.1CA-AB900道闸 (22) 4.2INEX- TI200 200万高清识别一体机 (23) 4.3CA-600读卡控制器 (26) 技术参数： (26) 4.4软件监控界面 (27) 4.5其他辅件 (27) 5售后服务 (28) 5.1保修时间及范围 (28) 5.2维修及维护服务 (28) 5.3更新改进服务 (28) 5.4客户档案，完善产品质量 (29) 6部分工程案例 (30)

1企业概况 1.1公司简介北京市仟安科技有限责任公司是设计、研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业。公司凝聚了大批实力雄厚的研发团队和技术团队，凭着对智能化应用领域多年来的积淀和对未来智能化领域发展的导向，为用户提供有价值的产品和服务。公司经过多年的开发研究，引进国外最先进的高新技术，不断完善自我。主要研发停车场主板软件、生产智能道闸、停车场收费系统、车位引导系统、派车系统、门禁系统、自动检售票系统等安防权限认证、消费认证产品。仟安的智能系统解决方案也已得到客户的全面认可和好评。经国家技术监督部门检验、产品的技术含量及外光造型已达到世界先进水平。现“仟安”产品已遍布全国各大城市及地区，并已成功销往海外。公司以“冲破束缚，发展无限”为企业宗旨，积极引领核心技术创新，不断为全球用户创造完美产品。逐渐形成了“开拓、创新、共赢、务实”的企业文化，建立了朝气蓬勃的精英团队。公司自创建以来，一直保持了高速发展态势，现已成为国内停车场系统服务领域的领跑者，致力于成为中国领先的安防服务品牌。 1.2资质证书

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

车牌识别系统验收检测标准完整版

车牌识别系统验收检测标准 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

车牌识别系统验收检测标准一、总则第一条为确保我司车牌识别系统的工程质量，依据国家、行业标准GA/T 761-2008 《停车库（场）安全管理系统技术要求》、Q/SLK 01-2015《车牌识别停车场管理系统》、GA/T 992-2012 《停车库（场）出入口控制设备技术要求》及国家、行业相关标准、技术要求等，编制本检测标准。第二条本标准适用于我司车牌识别系统工程的完工、竣（交）工验收前的质量评定。第三条车牌识别系统的检测频率：施工检测为100%，监理检测不低于30%，当检测的车道数少于3个时，全部检测。第四条车牌识别系统质量检测结果分为合格和不合格。第五条按照本标准进行质量检测的项目，质量保证资料应真实齐全，系统所用设备、原材料、半成品和制成品，均应符合有关产品标准、规范或合同的要求，并有出具的检验合格证明和出厂合格证。二、基本要求第六条摄像机、道闸、控制器及其配件的数量、型号规格符合合同要求。第七条设备安装位置正确，符合设计要求，电源、通信线路按规范要求连接到位，设备处于正常工作状态。第八条隐蔽工程验收记录、系统自检和设备调试记录、有效的设备检验合格报告或证书等资料齐全。三、外观功能鉴定第九条车牌识别系统（一）补光单元 1、补光单元外观：表面清洁，无划伤、污垢、器件脱落。 2、补光单元连接设置 1）供电正常。 2）控制连接正常。

3、补光单元的安装 1）安装位置符合设计要求、固定牢固。 2） 3）配线正确、标识清楚。 4、补光单元的调试 1）与抓拍单元兼容性良好。 2）工作稳定。 3）（二）抓拍单元 1、抓拍单元外观 1）外壳喷涂均匀，无掉漆、破损。 2）外观文字标识清晰，无零件缺损，密封性良好。 2、抓拍单元连接设置 1）各部件固定牢固，无滑动现象。 2）底部可正常安装万向头及螺丝。 3）接地正确。 3、抓拍单元功能 1）输出图像清晰、色彩逼真、无扭曲抖动。2）测试程序可以控制抓拍单元摄像机。 3）测试程序抓拍图像清晰、识别正常。 4、抓拍单元的调试 1）与车牌识别系统兼容性良好。 2）工作稳定。 3）（三）立柱单元 1、立柱单元外观

高清车牌识别系统解决方案

目录一、脱机型车牌识别系统优势--------------------------------------------------------------------4 二、脱机型车牌识别系统组成--------------------------------------------------------------------7 2.1系统拓扑图 -----------------------------------------------------------------------------------8 2.2系统流程----------------------------------------------------------------- 错误!未定义书签。三、智慧眼ZY-S1618功能简介 ----------------------------------------------------------------- 10 四、施工与软件配置------------------------------------------------------------------------------- 13 4.1视频流触发识别的施工要求 ---------------------------------------------------------- 13 4.2压地感触发识别的施工要求 ---------------------------------------------------------- 14 4.3软件配置------------------------------------------------------------------------------------- 15 五、软件特色功能简介 --------------------------------------------------------------------------- 19 5.1车牌修改------------------------------------------------------------------------------------- 19 5.2手动输入车牌入场或者出场 ---------------------------------------------------------- 19 5.3无牌车出入场 ------------------------------------------------------------------------------ 20 5.4出场模糊查询 ------------------------------------------------------------------------------ 21 5.5固定车脱机车牌下载 -------------------------------------------------------------------- 23 5.6脱机车牌下载至摄像机 ----------------------------------------------------------------- 23 5.7黑名单功能 --------------------------------------------------------------------------------- 24 5.8 车牌登记------------------------------------------------------------------------------------- 25 5.9车牌打折------------------------------------------------------------------------------------- 26 5.10掌上停车APP ----------------------------------------------------------------------------- 27

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

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！

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统言经官电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。伴随我国国民经济的高速发展，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。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

人工智能车牌识别

车牌自动识别近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。一、车牌自动识别系统的技术说明车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 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。车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。以下列举了几种应用方式： ——监测报警对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 ——超速违章处罚车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。

车牌识别技术的工作原理和应用

车牌识别技术的工作原理和应用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。车牌识别技术四大应用一、停车场及小区出入口停车场及小区出入口车牌识别技术的应用，主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率；例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的，不但会出现错误，还需投入大量人力。一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别，为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。二、高速公路收费站目前，我国的高速公路建设发展突飞猛进，高速公路四通八达，每个出口均设有收费站，一

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书分院（系）信息科学与工程专业学生姓名学号设计题目车牌识别系统设计内容及要求：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。 1.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。 2.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。 3.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。进度安排： 19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周：课程设计选题与题目分析 20周：程序设计编程实现 20周：课程设计验收与答辩指导教师（签字）：年月日学院院长（签字）：年月日目录

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；

车牌识别系统方案两篇

车牌识别系统方案两篇篇一：<<立体高清车牌识别系统>>方案一、项目设计目的伴随着国内城市建设步伐的加快，小区停车场也积极地向创新化、科技化、智慧化的方向转变，小区的管理也更落实于具体，针对车辆管理这一方面将从“需求管理”的理念入手，采用当前最先进最严谨的纯车牌识别收费的车辆管理系统，将车辆管理一步到位。智能化地设计遵循以下原则：实用性、先进性、专业性、开放性、安全性、集成性和经济性，实现以下管理常态： 1、快速通行——车流量大，车辆频繁密集的现状，纯车牌识别收费的车辆管理系统满足所有车辆入场快速通行，可实现车辆的不停车入场。 2、智能化操作——通过入口无人值守，最大化地减少车辆收费的人员数量，避免不必要的人工干预。智能化的纯车牌识别收费系统自动计费，减少保安人员的工作强度，不需要保安同时顾及出入口的车辆情况，只需针对出场车辆进行快速收费的动作，并且在收费金额为零时，可实现自动开闸，减轻收费人员的工作量。 3、多样化的收费模式——可根据小区的管理，实现中央收费、磁卡优惠、储值用户交费等多种交费方式，并且支持优惠/免费原因的设定和查询。 4、人性化的管理模式——固定车辆未按规定停放地库时，系统可提示，设定停放地面超过一定的时间后，自动按临时停车收费标准收费。最大化提供地面停车位，减少地面停车的矛盾，便于管理和协调。 5、严谨地管理手段——所有车辆进出均提供图片、车牌号码。临时停车进出均

自动匹配，计算临时停车费，若有特殊情况的免费放行，均有免费原因的选择记录，做到车辆进出都记录在案。二、车牌识别方案的优势分析对固定车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题 ?彻底解决“卡管理”时，一卡多车的情况； ?彻底解决“卡管理”时，卡未携带的情况； ?彻底解决“卡管理”时，卡丢失、损坏带来的换卡，补卡的工作； ?彻底解决“卡管理”时，卡安装摆放位置的沟通工作。对临时车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题 ?彻底解决“卡管理”时，收费人员偷钱的机会； ?彻底将收费人员从人工发卡的工作中解放出来，只需要负责收钱——入口发卡机往往需要安排专人在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”，严重偏离了“节省人力资源的根本要求”。而临时车往往停得距离发卡机较远，是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映，是经常发生的情况； ?彻底解决“卡管理”时，有的临时车混出停车场，同时损失临时卡和停车费的情况； ?彻底解决有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡，造成临时卡不断流失的情况； ?彻底解决入口发卡机的卡容量有限的问题； ?自动对大车，小车进行车型区分，执行不同的收费标准。 “移动支付”在收停车费环节的优势 ?临时车主和收费人员之间没有金钱介质往来；

停车场车牌自动识别系统的工作原理

停车场车牌自动识别系统的工作原理停车场车牌自动识别系统是以计算机技术、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。停车场车牌自动识别系统既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，现在各大厂商都选择了自己善长的场景并对其算法做了针对性的处理，比如火眼臻睛车牌识别系统就是专门针对停车场的，他对停车场的大角度，雨雾天气，顺逆光等场景做了专门的算法处理机制。停车场车牌自动识别系统适用范围：主要用于纯智能车牌识别停车管理系统或卡加车牌识别停车场系统，如住宅小区停车场、办公大楼停车场、商业停车场、购物中心停车场、

厂区等单位内部车辆专用停车场及高速公路收费。停车场车牌自动识别系统组成：该系统主要由智能车牌识别高清网络摄像机、一体化道闸、车牌及车位屏、停车场管理系统软件及智能车牌识别软件等组成。下面针对其组成及其特点做一简要介绍：一、停车场车牌自动识别系统特点（一）结构简单，安装、使用、维护方便；（二）自动识别，无需停车刷卡，直接不停车通行；（三）多重安全保障，有效防止一卡多用及收费漏洞；二、基本设施及特点（一）全自动挡车道闸 1、特别设计一套卸荷装置，以防止外力损坏； 2、行程控制以光电开关代替机械行程开关； 3、特别设计一套平衡机构，确保运行轻快、平稳、输入功率小； 4、增设紧急手动装置，以防止意外事件的发生； 5、增设一套防砸车控制系统，确保车辆安全； 6、全电路无触点控制系统，确保车辆安全。（二）中文电子显示屏 1、采用全进口LED发光管，确保亮度； 2、采用全进口集成块和单片机，确保编程可靠，修改方便； 3、全中文滚动显示，内容丰富； 4、防雨式设计，确保全天候可靠运行； 5、板块式设计，维修，更换便捷，且不影响系统的运行； 6、深色底设计，增加显示亮度。（三）数字式车辆检测器 1、以数字量逻辑判断代替传统的模拟量开关判断，确保判断的准确性； 2、全天候性能设计，排除了外界环境变化对系统影响(天气变化、使用时间变化等)；

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 :

汽车车牌的自动检测与识别

文章编号：１００５－８４５１（２００９）１１－００１７－０４收稿日期：２００９－０４－１４作者简介：陈虹，讲师。第１８卷第１１期Ｖｏｌ．１８Ｎｏ．１１研究与开发 RESEARCH AND DEVELOPMENT 计　算　机　应　用ＲＡＩＬＷＡＹＣＯＭＰＵＴＥＲＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ铁路汽车车牌的自动检测与识别陈虹（南京铁道职业技术学院苏州校区，苏州２１５１３７　）摘要：车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分。研究进行车牌识别的各项关键技术，提出基于数学形态学与多特征组合分析相结合的快速汽车车牌定位方法。在分析近年来一些典型的车牌识别算法的基础上，给出改进算法的ＢＰ神经网络。实验表明，该算法可以有效提高识别速度和准确率。关键词：车牌识别系统；车牌定位；字符分割；字符识别中图分类号：ＴＰ３９文献标识码：Ａ Auto location and recognition of car license plate CHEN Hong ( Suzhou Campus, Nanjing Institute of Railway Technology , Suzhou 215137, China ) Abstract: The Car License Plate Recognition System was an important component of Intelligent Transportation System. It was proposed a new method for car license plate location by combining morphology and multiple features. Algorithms of all modules related to LPRS were deeply studied and analyzed. An improved BP neural network was used to carry out the recognition of letters and numbers in the license plate. Key words : Car License Plate Recognition System; license plate location; character segmentation; character recognition 随着智能交通系统（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ，ＩＴＳ）的发展，车牌识别系统（ＬｉｃｅｎｓｅＰｌａｔｅｓ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ，ＬＰＲＳ）正逐渐被应用于电子收费、出入控制和车流控制等场合。车牌识别包括车牌图像输入、车牌定位、字符分割和字符识别等几个部分。１车牌定位１．１图像变换及边缘检测１．１．１图像变换我国的车牌主要有蓝底白字，黄底黑字，黑底白字等多种颜色，受天气和光照的影响较大，用颜色作为主要的定位手段可靠性不是很强。另外彩色图像占据的存储空间往往比较大，在图像定位和识别等后续工作中将会放慢系统处理的速度，因此，要对其进行灰度转换。彩色图像转化为灰度图像的方法有很多种，本文采用加权平均值法。赋予Ｒ、Ｇ、Ｂ不同的权值，并使Ｒ、Ｇ、Ｂ等于他们的加权平均值，即Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝（ＷＲＲ＋ＷＧＧ＋ＷＢＢ）／３，其中，ＷＲ、ＷＧ、ＷＢ分别是Ｒ、Ｇ、Ｂ的权值，由于人眼对绿色敏感度指标体系和方法的要求，对全国３１个省区交警部门信息化工作进行综合评价，从评价结果来看，指标体系和方法的可用性、可查性均能满足评价要求，对３１个交警信息化工作的评价结果和排名情况基本与实际情况相吻合。普遍反映，通过信息化工作评价指标体系，明确了工作标准和要求，找到了工作差距，明确了信息化工作的下一步努力方向，也引起了各级领导对信息化工作的重视，评价指标体系对促进交管信息化应用建设工作发挥了积极作用。下一步，将根据交管信息化工作的发展情况，不断完善和改进指标体系和评价方法，促进公安交通管理信息化建设进一步发展和应用水平不断提高。参考文献：［１］王靖亚，黄明，巩荣．　公安信息化信息安全指标体系研究［Ｊ］．　中国人民公安大学学报（自然科学版），２００８（４）：４３－４７．

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

车牌识别系统工作原理流程

识别流程车牌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（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）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。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。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。车牌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。车辆检测车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省

开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。武汉车牌识别号码识别为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤： 1、牌照定位，定位图片中的牌照位置； 2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； 3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，*终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

车牌识别系统方案

HBJ车牌识别管理系统技术方案浩百佳科技车牌识别自助缴费系统方案

目录一、序言 (3) 二、系统简介 (4) 2.1、系统功能特点 (5) 2.2、系统工作流程图 (6) 2.3、系统施工安装图 (7) 2.4、系统安装拓扑接线图 (8) 2.5、车牌识别系统技术指标 (8) 三、系统结构 (9) 3.1、系统硬件设备 (9) 3.1.1、显控一体机 (10) 3.1.2、车牌识别道闸一体机 (12) 3.1.3、豪华自动道闸 (13) 3.1.4、自助缴费终端机 (14) 3.1.5、出入口终端机 (15) 3.2、管理软件 (16) 3.2.1、软件功能特点 (18) 3.2.2、中心管理系统 (18) 3.2.3、微信支付功能流程 (19) 3.2.4、自助缴费系统功能流程 (21) 3.2.5、临时车收费标准设计 (24) 3.2.6、APP客户端 (25) 3.2.7、无人值守原理及收费方式............... 错误!未指定书签。5 四、系统安装与调试 (32) 4.1、相机IP地址设置 (32) 4.2、数据库及停车场软件安装步骤 (34) 4.3、停车场软件设置 (38) 4.4、常用停车场功能介绍 (48) 五、售后服务 (53) 一、序言随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，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停车的需要，已经基本被车牌识别收费管理系统所取代。但针对目前快节奏，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。目前简单的车牌识别系统已经完全满足不了用户需求了。例如现行的车牌识别系统还停留有人收费管理的基础上。这样就不仅给物业公司带来特别大的人力成本也增加了管理成本，更重要是人工收费找零效率太低严重影响了车辆通行速度，给车主停车体验感很差，也大大降低了物业管理档次。现在无人值守，自助缴费车牌识别收费管理系统既可大大降低物业人力和管理成本的同时也提高了车辆通行速度，改善了停车体验，也同时提升了物业档次。本设计方案就是基于以上的思想基础，结合各种现代化高科技手段我们开发设计了可脱机识别计费、自助缴费，无牌车自动识别并支持多种缴费方式(例如:微信,支付宝,现金等)的无人值守，自助缴费车牌识别系统。本系统即支持有人收费管理模式同时也可选择完全无人值守,自主缴费的工作模式。真正实现快速通行,手机远程管理(计费，开闸，对讲)。而这种无人值守，自助缴费停车模式必将是未来停车场管理主流模式，因为手机支付的便捷性和普及程度决定了未来停车必须支持移动支付。无人值守，自助缴费车牌识别管理系统基本原理: 物业管理处工作人员网上注册公众号并开通支付功能后将账号输入到停车场管理软件，这样每笔停车费就及时到账物业银行卡，资金无需经过第三方支付平台。车辆入口通过车牌识别或无牌车在入口停车机器人上输入手机号，或扫码入场；出场取车前可以在场内终端机上自助缴费或关注车场公众号后在车主手机上缴费出场，也可以到出口让停车机器人扫车主手机付款二维码自动扣费开闸。如遇设备故障或其他异常情况车主可以通过出入口停车机器人上的帮助对讲按钮与管理人员手机远程对讲，计费，开闸，异常处理。这样我们就真正做到任何情况都完全无人值守了。无人值守，自主缴费系统三种缴费模式 1.场内终端扫手机付款码：场内终端机无信号手机脱网情况依然可以微信，支付宝，现金支付。功能