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：****

****

1 引言 (1)

1.1编写目的 (1)

1.2背景 (1)

1.3定义 (1)

1.4参考资料 (1)

2 任务概述 (2)

2.1目标 (2)

2.2用户的特点 (2)

2.3假定和约束 (2)

3 用例分析(或数据流程分析) (3)

3.1 系统Actor分析 (3)

3.2 系统用例描述 (3)

4 动态行为模型 (10)

5 系统流程分析 (12)

6 系统开发及运行环境规定 (15)

7 小结 (16)

1 引言

1.1编写目的

目的：文档编写详细的描述了整个车牌定位与识别的过程，能够帮助使用该系统的人员快速了解该系统的用法。

面向人员：需要利用车牌定位与识别系统进行机器学习的学生。

需要用车牌系统去识别车牌的交通警察

“车牌定位与识别系统”管理员

1.2背景

系统名称:车牌定位与识别系统

系统开发者:“车牌定位和识别系统”开发组。

该系统基于opencv2.4.8版本和Visual Studio2013开发。依赖于opencv2.4.8 1.3定义

SVM:支持向量机

ANN:人工神经网络

高斯模糊

二值化

灰度化

Soble算子

1.4参考资料

《软件工程》Ian Sommerville著程成等译机械工业出版社

《软件工程及应用》张斌、郭军主编东北大学出版社

2 任务概述

2.1目标

通过视频图象的检测与识别,可以实时检测交通违章现象、识别违章车辆的车牌号码，为公安交通管理部门提供强有力的执法证据。因此，研究交通图象检测与处理方法对智能交通运输系统的发展具有重要的推动作用。本系统着力对车牌的识别过程进行研究和实现，最终能够识别出图片上的车牌信息。此外，本系统涉及到机器学习的内容，因此可以供喜欢机器学习的学生进行学习。

2.2用户的特点

该系统的目标用户为交通警察、学生和管理人员，对于交通警察和学生来说只需能熟练操作电脑即可，对于管理人员则需要掌握机器学习相关知识。

2.3假定和约束

该系统在Windows系统下开发，但会受到经费、寿命、社会等因素限制，预计开发期限为1年，使用期限为5年以上。

3 用例分析(或数据流程分析)

3.1 系统Actor分析

通过系统分析，我们有以下三个Actor，包括研究生，交通警察和系统管理员。（1）研究生

想利用这个系统进行相关机器学习与计算机视觉研究的学生，他可以得到系统中支持向量机（SVM），人工神经网络(ANN)的训练参数，以便他自己进行研究。他可以得到系统中间输出结果，经过图像处理的车牌矩形块作为数据来源进行学生自己的训练数据。可以得到中间结果SVM判断出来的车牌区域，作为自己研究字符块处理的数据来源。可以得到系统中间结果切割后的字符块处理，作为自己训练人工神经网络的输入数据来源。

（2）交通警察

利用该系统进行平时交通中违规车辆车牌的自动检测。可以根据监视器抓拍的图片进行批量导入系统，得到车辆车牌号信息进行存档。也可以根据检测效果上传检测效果不好的图片给系统。

（3）系统管理员

可以对系统中支持向量机和人工神经网络模型进行设置参数，便于得到好的训练效果。可以对不同的环境图片进行不同的SVM和ANN训练，以便使系统有更好的鲁棒性。系统管理员可以有权查看交通警察传来的图片进行重新训练模型用来改善效果。

3.2 系统用例描述

列出所有用例及其用例描述：

学生用例图如图3.1：

图3.1 学生用例图

（1）获取训练参数

相关研究的学生通过该系统获取训练参数的过程。用例说明如表3.1所示。

表3.1 获取训练参数用例说明

用例名称获取训练参数

用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件流获取SVM和ANN模型训练参数学生

学生主动使用该系统

学生得到SVM和ANN训练参数

1.进入获取参数界面

2.点击获取参数选型

3.提交

4.系统返回SVM和ANN训练参数获取参数数据错误

（2）获取可能车牌区域

当执行完颜色定位和sobel算子定位后，利用已经训练好的SVM模型可以得到原始图片中的车牌区域。用例说明如表3.2所示。

表3.2 获取可能车牌区域用例说明用例名称获取可能车牌区域

用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件流获取原始图片中可能车牌区域学生

学生主动使用该系统

得到一系列矩形区域

1.学生进入获取车牌区域界面

2.点击获取车牌区域选项

3.提交

获取车牌区域失败

（3）获取切割后的字符块

根据前面得到的矩形块进行形态学处理，分割成一系列字符块，作为学生训练自己神经网络的输入数，用例说明如表3.3所示。

表3.3 获取切割后的字符块用例说明

用例名称获取切割后的字符块

用例描述

主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件根据形态学处理，分割成一系列字符块

学生

学生主动使用该系统

得到一系列字符块数据

1.学生进入获取字符块数据界面

2.点击获取字符块数据选项

3.提交

获取字符块数据失败

（3）获取车牌

获取SVM模型检测出来的车牌，用例说明如表3.4所示。

表3.4 获取切割后的字符块用例说明

用例名称获取车牌

用例描述

主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件获取SVM模型检测出来的车牌

学生

学生主动使用该系统

得到一系列车牌数据

1.学生进入获取车牌块界面

2.点击获取车牌数据选项

3.提交

获取车牌数据失败

交通警察用例图如图3.2：

图3.2 交通警察用例图

（1）识别车牌

交通警察使用该系统进入识别车牌界面，获取每张图片中车牌号的具体信息进行后续处理，用例说明如表3.5所示。

表3.5 识别车牌用例图说明

用例名称识别车牌

用例描述

主执行者触发条件后置条件得到图片中车牌的车牌号码

交通警察

交通警察主动使用该系统

获取到的车牌号存入文件或数据库

基本事件流异常事件1.交通警察进入识别车牌界面

2.选取识别车牌选项

3.提交

SVM或者ANN模型训练出错

（2）上传处理效果不良的图片

根据系统识别车牌号与实际车牌号码进行比对，处理效果不好的图片上传给系统，用例说明如表3.6所示。

表3.6 获取切割后的字符块用例说明

用例名称上传处理效果不良的图片

用例描述

主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件根据系统识别车牌号与实际车牌号码进行比对，处理效果不好的图片上传给系统

交通警察

交通警察主动使用该系统

上传效果不良的图片

1.交通警察进入上传图片界面

2.点击上传图片选项

3.提交

识别车牌号码出错

管理员用例图如图3.3：

图3.3 管理员用例图

（1）设置参数

管理员通过设置参数，使得训练支持向量机和神经网络模型的参数最优，从而得到性能最优的模型，用例说明如表3.7所示。

表3.7 设置参数用例图说明

用例名称设置参数

用例描述

主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件设置系统中机器学习模型的参数

管理员

管理员定期更新系统

得到更新后的识别系统

1.管理员进入设置参数界面

2.选取设置参数选项

3.提交

参数设置错误，训练出错误的模型

（2）得到图片

管理员得到交通警察上传的图片，用例说明如表3.8所示。

表3.8 得到图片用例图说明

用例名称得到图片

用例描述

主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件得到交通警察上传的图片

管理员

时间触发，管理员定期维护系统得到了交通警察上传的图片

1.管理员进入获取图片界面

2.选取获取图片选项

3.提交

无上传图片存在

（3）训练模型

管理员通过选取训练数据，调试最优参数，重新训练模型，用例说明如表3.9

所示。

表3.9 训练模型用例图说明

用例名称训练模型

用例描述

主执行者触发条件后置条件基本事件流

异常事件重新训练SVM和ANN模型

管理员

管理员定期更新系统

得到更新后的系统版本

1.管理员进入识别训练模型界面

2.选取训练模型选项

3.提交

训练数据错误，训练过程无法收敛。

4 动态行为模型(1)管理员操作时的状态变迁图如图4.1：

图4.1管理员操作时的状态变迁图（2）交通警察操作时的状态变迁图如图4.2：

图4.2交通警察操作时的状态变迁图

（3）动态行为建模总体设计如图4.3：

图4.3 行为建模总体设计

5 系统流程分析

（1）车牌Soble 定位流程图如图5.1：

开始

对图像进行高斯模糊

图像灰度化

图像二值化

图像闭操作

取出可能的矩形轮廓

是否还有更多轮廓

对轮廓求外接矩形

是

矩形尺寸是否满足条件

丢弃矩形

否

取矩形的偏斜角度

是

偏斜角度是否过大

矩形旋转

是

统一尺寸

输出

结束

否

对图像进行Sobel 运算

图5.1 车牌Soble 定位流程图

（2）车牌颜色定位流程图如图5.2：

开始

对图片进行高斯模糊

颜色模板匹配得到灰度

图

图像二值化

图像闭操作

取出可能的矩形轮廓

是否还有更多轮廓

否

是

对轮廓求外接矩形

否

矩形尺寸是否满足条件丢弃矩形

是

取矩形的偏斜角度

偏斜角度是否过大

是

矩形旋转

统一尺寸

输出

结束

图5.2 车牌颜色定位流程图

（3）字符分割流程图如图5.3：

开始

车牌图片灰度化

颜色判断

图片二值化

取轮廓

取外接矩形

截取图块

结束

图5.3 字符分割流程图

6 系统开发及运行环境规定

系统运行的硬件环境如表6.1所示，软件开发平台如表6.2所示

表6.1 系统运行硬件环境表

环境配置

CPU

内存硬盘Intel(R) Core(TM) i5-4200M 2.50 GHz及以上

500G

操作系统Win 7或以上版本

表6.2 软件开发平台表

软件说明

Visual Studio 2013 opencv 2.4.8 系统开发平台图像处理函数库

7 小结

本系统属于核心工具，主要面向研究者、交通警察和系统本身的管理者。其中研究者包过学生、老师等等研究人员，他们可以输入照片，然后从系统中获取各部分结果，用于训练自己的系统。比如得到图像切割和抗扭斜后的结果，然后用于自己研究后续的图像分类，训练自己的SVM分类器。而交通警察是属于普通的用户，不能得到系统的中间结果，只能做输入，并保存结果到数据库或者本地文件。系统管理者可以修改SVM、ANN的系统参数，或者根据已有数据重新训练参数，还可以接收用户上传的处理效果不良的图片，作为后续系统改进的数据。

本系统除了上述的功能需求外，还包含了一些非功能性需求，包过可维护性，当软件运行发生错误时，能够快速、准确对其定位、诊断和修改恢复。还有可复用性，该软件可以很容易的移植到各类车牌识别系统中，作为核心照片处理代码。

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。

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------------------------------------------------------- 3 二、脱机型车牌识别系统组成------------------------------------------------------- 5 2.1系统拓扑图---------------------------------------------------------------- 6 2.2系统流程------------------------------------------------------------------ 6 三、智慧眼ZY-S1618功能简介------------------------------------------------------ 8 四、施工与软件配置-------------------------------------------------------------- 12 4.1视频流触发识别的施工要求------------------------------------------------- 12 4.2压地感触发识别的施工要求------------------------------------------------- 13 4.3软件配置----------------------------------------------------------------- 14 五、软件特色功能简介------------------------------------------------------------ 18 5.1车牌修改----------------------------------------------------------------- 18 5.2手动输入车牌入场或者出场------------------------------------------------- 18 5.3无牌车出入场------------------------------------------------------------- 19 5.4出场模糊查询------------------------------------------------------------- 20 5.5固定车脱机车牌下载------------------------------------------------------- 21 5.6脱机车牌下载至摄像机----------------------------------------------------- 22 5.7黑名单功能--------------------------------------------------------------- 23 5.8 车牌登记---------------------------------------------------------------- 23 5.9车牌打折----------------------------------------------------------------- 24 5.10掌上停车APP ------------------------------------------------------------ 25

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。．一、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的区域作为牌照区域，并选定一个*为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，* 将其从图像中分离出来。

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)

车牌识别系统技术方案

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 (11) 2.3 方案概述 (12) 3 系统介绍 (14) 3.1 车牌识别系统简介 (14) 3.2 系统优势 (15) 3.3 系统组成 (16) 4 主要设备参数性能介绍 (19) 4.1 CA-AB900道闸 (19) 4.2 INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3 CA-600读卡控制器 (22) 技术参数： (22) 4.4 软件监控界面 (23) 4.5 其他辅件 (23)

5 售后服务 (24) 5.1 保修时间及范围 (24) 5.2 维修及维护服务 (24) 5.3 更新改进服务 (24) 5.4 客户档案，完善产品质量 (25) 6 部分工程案例 (26)

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

车牌识别系统方案

车牌识别系统设计方案

目录一、方案设计依据 (3) 二、车牌识别技术说明 (3) 三、车牌识别停车管理系统 (4) 1、项目背景 (4) 2、系统配置及操作流程 (9) 3、布线说明 (13) 4、车辆分类 (13) 5、车牌识别系统设备说明 (14) 6、安装要求 (22) 7、管理软件简单介绍 (23) 四、工程实施 (29) 1、现场施工管理 (29) 2、施工人员组织构架 (29) 3、工程执行流程图 (29) 4、施工进度计划及保障措施 (29)

一、方案设计依据《智能建筑设计标准》GB/T 50314-2000 《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》GBT/T 50311-2000 《建筑与建筑群综合布线系统工程施工及验收规范》GBT/T 50312-2000 《建筑物防雷设计规范》GB 50057-2000 《安全防范工程技术规范》GB 50348 2004 《安全防范工程程序与要求》GA/T 75-94 《安全防范工程费用预算编制办法》GA/T70-2004 《交通设施系统建设标准》交通部《计算机软件工程规范国家标准汇编》2003 上海红门智能企业标准工程现场图纸及用户要求二、车牌识别技术说明车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)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，能从动态视频或静态图像中对车牌定位、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。使得车牌识别技术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。

车牌识别系统性能好坏的三大判断指标

车牌识别系统性能好坏的三大判断指标一、车牌识别系统的识别率车牌识别系统的技术日趋成熟，识别率越来越高，判断车牌识别系统好坏的最重要指标就是识别率。国际交通技术就特殊的识别率的影响进行了讨论，要求一天24小时合格品牌的识别率为85%-95%。为了测试一个鑫蓝波车牌识别系统的识别率，需要将系统安装在一个实际的应用环境，全天候工作超过24小时，收集至少1000个自然车流量的信息标本进行车牌识别，识别结果与车牌图像还需存储下来获得视图。然后，还需要通过人工识别结果和正确的得到实际的车辆图像。然后，识别率的统计： 1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数 2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数 3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。二、车牌识别系统的识别速度识别速度决定了车牌识别系统可以满足实际应用的实时性要求。该系统的识别率很高，如果不能在几秒钟内得出识别结果，系统会因此没有实际意义，满足不了实时应用的要求。例如，一个车牌识别应用程序主要是负责减少道路通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。三、后台管理系统后台管理系统功能应包括： 1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，可以保护图像数据不丢失当系统运行功能，使网络的误差，同时便于人工管理; 2、技术有效的自动定位和查询车辆的车牌号码，识别车牌号码数以万计的同一个数据库的成千上万的自动对准和报警，如果车牌号码不正确读取时，有必要使用模糊查询技术可以获得较为接近最好的结果; 3、一个好的车牌识别系统的网络操作，还需要提供实时通信，网络安全，远程维护，动态数据交换，数据库，硬件参数的设置，系统故障诊断。

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。

高清车牌识别系统安装与调试手册V2.1(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）

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 (21) 5.2.1启动SQL Server服务器 (21) 5.1.3 数据库创建配置 (23) 5.1.4 运行车牌识别系统服务服务器 (27) 5.1.5 车牌识别系统初始化 (27) 5.1.5.1管理员登录 (27) 5.1.5.2系统参数初始化 (27) 5.1.5.3创建岗亭 (29) 5.1.5.4创建通道 (30) 5.1.5.5设置收费规则 (32) 5.1.5.6注册车牌 (34) 5.12 数据整理与系统备份 (35)

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

车牌识别系统介绍

车牌识别系统简介近几年来,随着计算机科技的发展,硬件水平的不断提高,模式识别技术的发展以及人工智能理论在图形图像处理中的成功运用,智能车牌识别技术不断发展,所谓智能车牌识别系统以及其工作原理,实际上就是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术,采用先进的图像处理,模式识别和人工智能技术,通过对图像的采集和处理,获得更多的图像信息,从而达到对车牌字符进行自动识别的系统,这个系统是模式识别技术在实践中的一个运用。目前主要的车牌识别系统主要由以下几个具体步骤构成图像采集、图像处理、车牌定位、车牌识别。其具体流程图如图所示。其中核心部分,也就是需要在PC机上处理的过程主要有图像处理,车牌定位,车牌识别,这些步骤是我们研究车牌识别技术的重点所在。一、车牌识别系统的应用前景近几年来,车牌识别技术成为了一个热门。车牌识别系统集中了先进的光电、计算机、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术,实现对监控路面过往的每一辆机动车的特征图像和车辆全景图像进行连续全天候实时记录,计算机根据所拍摄的图像进行牌照自动识别。该系统可以应用于路桥关口,实现对过往车辆的不停车收费,还可以置于交通要塞,实现对进出车辆的不间断适时监控,除此之外,车牌识别系统还可以应用在以下几个领域：（1）交通适时监控。利用车牌识别系统的摄像设备,可以直接监视相应路段的交通状况,获得车辆密度、队长、排队规律等交通信息,防范和观察交通事故。这种适时监控系统一旦成功运用,将极大的方便交通管理,节约大量的人力物力。同时也提高管理效率。（2）流控制指标参数的测量。该系统能够测量和统计很多交通流指标参数,如总的服务

流率,总行程时间,总的流入量和流出量,车型及车流组成,日车流量,小时,分钟车流量,车流高峰时间段,平均车速,车辆密度等,这为交通诱导系统提供必要的交通流信息。（3）路费交纳、安全检查、运营管理实行不停车检查。根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料,可发现没有及时交纳养路费的车辆。另外,该系统还能发现无车牌的车辆。若同车型检测器联用,还可迅速发现所挂车牌与车型不符的车辆,对车辆管理实现真正的智能化,相比较于目前的人工管理这种管理方式极大的提高了效率。（4）车辆定位。由于能自动识别车牌号码,因而极易发现被盗车辆,以及定位出车辆在道路上的行驶位置,这为防范、发现和追踪涉及车辆的犯罪,保护重要车辆的安全有重大作用,从而对城市治安及交通安全有重要的保障作用。（5）军事应用。在一些军事要塞的出入口处,车辆流量较大,由于其特殊性,对过往车辆的管理就显的特别严格,如果人工管理,必然极大的消耗人力物力,同时由于人的主观性,有时候又不免会出现一些错误,而这些错误有的时候是致命的。如果采用智能车牌识别系统,就可能避免这些错误,极大的提高了这些部门的安全性。二、车牌识别技术中的难点车牌识别系统在实验室里已经取得了令人满意的效果,但很难应用于实际工程中,这是因为实验室的环境是处于理想状态的,而在自然环境里,由于受到人工拍摄条件,天气等因素的影响,识别率很难达到要求。我们大致的把这些因素归纳为“三类” 1.汽车牌照本身的特征（1）牌照的图像质量本身无法保证。有些牌照被污损,而有些牌照的字符模糊不清,对光线的散射性不好,这些不确定性极大得影响了识别的准确率。（2）牌照缺乏统一的标准。根据中华人民共和国公共安全行业标准对机动车辆牌照的有关规定,车牌的规格、颜色和适用范围各有不同。就目前我国的各种车牌中,有蓝底白字的,黄底黑字的,还有一些特殊的如军车,警车,国外驻华机构的工作的车辆,由于缺乏统一的标准,使得车牌识别过程中字符的分割难度较大,缺乏统一的模式规则的指导。（3）车牌附近环境恶劣。车牌附近往往有复杂的外形或挡车器等,不利于车牌的定位和分割。有的车辆在车牌处有广告的文字,这些图像对车牌定位有很大干扰,不利于车牌定位与字符识别。 2、外部环境的特征（1）外界光照条件的不相同白天和晚上光照强度不同。光照对图像质量影响很大。不同的光照角度,对车牌影响也较大。不同时间,不同气候条件,以及背景光、车牌反光程度决定了车牌区域的亮度特征。（2）外界背景的复杂程度也影响着车牌的定位准确率。背景中与车牌区域特征相似区域的大小反映了背景的噪声程度。例如与车牌字符相似的背景远处的广告语就很容易影响车牌的粗定位。

车牌识别系统说明

一、车牌识别出入口管理系统设计 1.1 系统简介停车场基于车牌识别管理模式的系统，设备一般包括车牌识别专用摄像机、车牌识别器、信息显示屏、自助缴费终端、电动道闸、图像对比和车牌识别系统、计算机等。为了满足客户不同管理需求，各个设备可以灵活组合。在本项目中，系统需要对临时用户、固定用户进行实时管理，对其出入的时间、车牌号、图像进行严格记录、识别和登记，并按照停车时间和计费规则对各种车辆进行收费，并防止车辆丢失。智能车牌识别收费管理系统系统图主要功能： ● 车牌识别比对功能，防止车辆被盗 ● 语音提示，人性化操作提示 ● 支持灵活费率设定，不限时段，多种设定。 ● 支持车牌识别缴费功能，免除临租卡的发放，提高通行速度管理中心服务器数据采集器自动道闸收费显示屏摄像头收费管理系统自动道闸摄像头

●多进多出联网系统管理，支持出入口嵌套管理功能 ●异常情况处理，满足消费报警、应急手动等 ●支持51park网站的车位查询和预定功能，利于数据集中、管理集中 1.2其他子系统介绍 ●一卡通支付、手机支付：用一卡通、手机支付缴停车费，替代临租卡，刷卡付费一次完成，还可自助缴费。 ●ETC缴费利用ETC有源卡，读卡距离6－10米，可不停车通过，提高通行效率，减少出入口数量。 ●车牌识别，集中收费利用车牌识别技术，获取车牌号码，替代临租卡的发放，驾车者在收费处输入车牌号就可缴费，提高了效率。 ●无人职守自助缴费驾车者自己在终端上输入车牌号码，调取入场记录，用一卡通、手机、信用卡等方式自助付费，提高了服务水准。 ●折扣机，积分扣缴对在商场酒店消费的客户，通过折扣机减免停车费，可用消费积分抵车费，吸引有效用户，提高商场收入。 ●车位查询和预定（配合51park网站）通过无线网络，自动上报停车场的空车位、收费价格等信息，供51park 网站的客户查询和预定，预定信息从51park网站下传到收费系统，并自动处理。 1.3停车管理系统出入口设置在停车场入口处设置车牌识别摄像机、LED显示屏（带语音）、自动道闸、地感线圈等。设备位置如图所示：

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：

高清车牌识别系统施工方案

车牌识别系统施工方案 -

第1章车牌识别系统结构及安装 1.1车牌识别系统硬件组成车牌识别系统主要由软件、数据库，道闸、地感、交换机、车牌识别一体机、LED补光灯、摄像机防护罩、立柱、万向节等硬件组成。 1.1.1车牌识别一体机 ADV10车牌识别一体机（如下图所示）是北京博思晟智能技术有限公司开发的基于DSP硬件识别的车牌识别系统。本产品采用高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，与传统的车牌识别系统不同，设备无需计算机即可实现车牌图像的采集、识别等功能，具有识别性能高、环境适应性强、安装维护简单等特点。嵌入式车牌算法（综合识别率≥99%）TCPP/IP网络接口视频流识别优化处理,多触发机制电动调焦，远程控制可脱机运行：前置数据存储功能自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光嵌入式智能感光，自动补光

1.1.2博思晟LED补光灯车牌识别一体机自带补光灯，自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光，嵌入式智能感光，自动补光，基本无需调试，建议外置常亮白光灯，安装位置如下图所示：摄像机识别车牌原理; 当车牌进入摄像机监控范围时，摄像机就开始分析，当车牌触发到虚拟线圈后，摄像机将识别结果发送给计算机软件。线圈是触发给结果的信号，而不是识别范围或者触发拍照的信号。所以摄像机在调试的时候，尽量让摄像照的远一些，然后线圈尽量离道闸近一些，距离再在-4米为宜。摄像机的补光灯不要调的太亮，太亮容易让车牌曝光，摄像机补光灯调到车辆距离摄像机4-7米时，车牌字母反点光即可。外置补光灯，将远处照亮即可。 1.1.3防护罩、立柱和万向节防护罩尺寸如下图所示：

纯车牌识别方案及调试步骤

车牌自动识别停车场管理系统技术方案

第1章前言 (2) 第2章用户需求分析 (3) 2.1 对不同光照的适应能力 (4) 2.2 对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 (4) 第3章系统结构、技术指标 (4) 3.1 系统工作流程 (5) 3.2 车牌识别系统安装图示 (7) 3.3 识别系统技术指标 (9) 第4章系统安装配置要求 (10) 第5章设备安装位置及布线 (11) 第6章高清车牌识别相机调试步骤 (13) 第7章停车场系统软件相机部分设置 (25) 第8章车牌识别错误手动校正介绍 (30) 第1章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，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

车牌识别系统解决方案

车牌识别系统解决方案一、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，或者地感触发，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，车辆可无障碍出入停车场，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．其主要特点如下：识别系统对环境的依赖性降低至最低程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。可识别的最小号牌宽度为80个像素

2019款车牌识别管理收费系统配置清单

智能一卡通车牌识别管理系统配置清单DUOAO智能一卡通车牌识别管理系统一、DUOAO车牌识别停车场管理系统序号名称规格型号生产厂家单位数量备注图片参数 1.入口设备 1数字自动道闸DAIC-TC-GDZ深圳多奥套1一体化机,含手动按钮和标准型3米八角直杆,其它闸杆另行计价"1、电机采用直流无刷电机，较一般有刷直流机及普通交流电机有可无比的优越性能。无电刷：使用寿命长、低噪、维护方便；无火花：不产生电气干扰，具有防爆性能；高可控性：无级调速，顺、逆时钟瞬时转向制动，即使电机堵转也不会烧坏；低功耗：较普通电机道闸节能30%以上；起落速度快、稳：起落快慢分别可调，具有1.8秒、3秒、6秒多种可选规格；停电可手动抬杆。 2、控制机构涡轮涡杆结构；传递功率大；变速比高；稳定强、可行性高（使用寿命10年以上）；外型：专业外型设计、美观大方；汽车金属烤漆，永不褪色；体积小、重量轻、便于运输及安装；

3、其它参数起落杆速度：1.4s～6s可调； MTBF（平均无故障时间）：500000h；工作电压：220VAC±10%，50Hz；额定功率：50w；工作温度：-30℃至～85℃；工作湿度：5％～95％。" 2车辆检测器（含线圈）DAIC-TC-CJ深圳多奥套1防砸车及检测有车读卡"灵敏度：高中低三级可调，适应各种车辆类型（摩托车、小汽车、中型车、大型车等）；频率：高中低三档可调, 抗干扰能力极强；输出信号延时：可调；自动复位；工作电源：AC220V；功耗：50mA。 " 3车牌识别一体机(含软件，支架，光圈，防水罩等套件)DAIC-TC-SBDUOAO台1200百万高清车牌识别一体机，识别准确率（>98%）,可脱机使用"极致优化的嵌入式车牌识别算法:综合识别率高于99% 视频流识别优化处理：最大程度地保证识别准确率可脱机运行: 前置数据存储功能优异的成像自动控制：自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯；

车牌识别系统简介

车牌识别系统简介应用背景随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。易泊时代车牌识别系统作为一种计算机视觉与模式识别技术，在智能交通领域已经得到广泛应用。智能交通系统(简称ITS)作为平安城市、智慧城市的重要组成部分，正在各大城市兴起并加速发展，ITS所管理的主要对象就是车辆，在目前车辆管制体系下，汽车牌照号码即车牌是标识车辆的唯一身份识别，车牌识别系统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，所以车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分之一。车牌识别系统目前在智能交通中的主要应用体现在公路车辆智能监测记录和违章自动记录(包括闯红灯、禁左、压线、逆行、超速等)，用于记录下车辆的号牌，从而索引到车辆档案和车主档案，进行交通管理执法，并可以衍生到查假套牌车应用。除此外，车牌识别技术还可应用到公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。车牌识别系统应用广泛，也会面对各种场景和特殊情况，车牌识别技术如何更好服务于这些应用，有没有面临新的问题，我们从车牌识别系统如何工作说起。工作原理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。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，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。由于道路上24小时都通车，车牌识别系统需要全天时、全天候工作，为保障夜间识别准确率，还会配备LED频闪灯或闪光灯来补光。一个典型的车牌识别系统组成结构如下图所示，前端设备通过传输网络连到后端平台上。

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 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2背景 (1) 1.3定义 (1) 1.4参考资料 (2) 2 任务概述 (3) 2.1目标 (3) 2.2用户的特点 (3) 2.3假定和约束 (3) 3 用例分析(或数据流程分析) (5) 3.1 系统Actor分析 (5) 3.2 系统用例描述 (6) 4 动态行为模型 (16) 5 系统流程分析 (19) 6 系统开发及运行环境规定 (23) 7 小结 (24)

1 引言 1.1编写目的目的：文档编写详细的描述了整个车牌定位与识别的过程，能够帮助使用该系统的人员快速了解该系统的用法。面向人员：需要利用车牌定位与识别系统进行机器学习的学生。需要用车牌系统去识别车牌的交通警察 “车牌定位与识别系统”管理员 1.2背景系统名称:车牌定位与识别系统系统开发者:“车牌定位和识别系统”开发组。该系统基于opencv2.4.8版本和Visual Studio2013开发。依赖于opencv2.4.8 1.3定义 SVM:支持向量机 ANN:人工神经网络高斯模糊

二值化灰度化 Soble算子 1.4参考资料《软件工程》Ian Sommerville著程成等译机械工业出版社《软件工程及应用》张斌、郭军主编东北大学出版社

2 任务概述 2.1目标通过视频图象的检测与识别,可以实时检测交通违章现象、识别违章车辆的车牌号码，为公安交通管理部门提供强有力的执法证据。因此，研究交通图象检测与处理方法对智能交通运输系统的发展具有重要的推动作用。本系统着力对车牌的识别过程进行研究和实现，最终能够识别出图片上的车牌信息。此外，本系统涉及到机器学习的内容，因此可以供喜欢机器学习的学生进行学习。 2.2用户的特点该系统的目标用户为交通警察、学生和管理人员，对于交通警察和学生来说只需能熟练操作电脑即可，对于管理人员则需要掌握机器学习相关知识。 2.3假定和约束该系统在Windows系统下开发，但会受到经费、寿命、社会等因素限制，预计开发期限为1年，使用期限为5年以上。