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

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，为传统的交通管理带来重大转变。先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照自动识别系统(VLPRS)是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理

最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域,进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。

从20世纪80年代，国内外的研究人员就开始了对车牌识别系统的研究。在车牌识别的过程中，虽然运用了很多的技术方法，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响,使得车牌识别系统一直处于实验室阶段，得不到很好的应用；而且，很多的方法都需要大量的数值计算，不能很好地满足实时性要求。为了解决图像恶化的问题，目前采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量。虽然提高了识别率,但是，这同时也造成了系统的投资成本过大，应用领域变窄，不能普遍推广应用。

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。国外汽车牌照识别系统研究工作已有一定进展, 但并不尽合我国国情。我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一，并且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重, 这种情况下国外发达国家不允许上路, 而在我国仍可上路行驶等。

由于我国汽车车牌识别的特殊性, 采用任何一种单一识别技术均难以奏效。目前正在研制的无源型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉(Computer Vision) 技术、图象处理技术、人工智能技术和人工神经网络技术等, 是一个比较有发展前途的车牌识别系统。

车牌识别系统简介

汽车牌照自动识别技术可应用于道路交通流监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面，在现代交通监控和管理系统占有很重要的地位。同时，汽车牌照识别的方法还可应用到其它识别领域，因此汽车牌照的识别问题己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。

最为常见的车牌识别系统结构如图2：

图2 车牌识别系统结构图

汽车牌照识别系统的基本工作原理为:根据采集到的序列图像对图像中的车辆牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化，并将其分割为单个字符，归一化后输入字符识别系统进行识别。

近年来，汽车牌照智能识别的技术发展很快，就其识别基础，主要可分为间接法和直接法两种:间接法是基于IC卡鉴别(REID)或基于条码的识别。直接法是基于图像的汽车牌照识别。

1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给近期在短时间内推广造成困难。

2、直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。

直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。

①图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80

年代，但国内外都只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并

且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体

系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交

给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照

中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提

出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投

影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表

法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适

当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求

出与标准模式链码的最小距离，实现细分来完成汉字省名的自动识

别。

②传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。

90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统

化研究。1990年等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌

照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字

符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计

实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对

应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹

配识别出字符。

③人工神经网络技术[2]。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开

始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年等就

成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神

经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板

对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌

号码。

近年来，基于图像的车牌识别系统的研制引起了许多学者的广泛兴趣，但车牌识别由于要适应各种复杂背景以及不同光照条件影响，使车牌分割及识别增加了难度，目前虽然国内外都有一些实用的车牌识别系统面市。但是，这些系统的应用都存在一定的约束，至今车牌自动识别技术尚未达到很完善的程度。

2 车牌识别系统的国内外现状

车牌自动识别技术的研究国外起步地较早。早在20世纪80年代，便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌自动识别的某些具体应用。在这个阶段，车牌自动识别技术的研究还没有形成完整的系统体系，一般采用简单的图像处理方法来解决某些具体问题，并且最终结果通常需要人工干预。

进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如等提出车辆牌照的自动识别系统分图像分割(Image Segment)、特征提取(Feature Extraction)和模板构造(Template Formation)、字符识别(CharacterRecognition)等三个部分，完成车牌的自动识别。使用视觉字符识别技术(Optical Character Recognition Technology)分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器(Statistical Nearest Neighbor Classifying System)与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破，但还没有考虑识别实时性的要求，识别速度有待进一步提高。

由于我国的车牌格式和国外有较大的差异，所以对于国外的车牌识别系统的研究技术，我们只能进行参考，不能进行直接应用。虽然我国车牌的识别需

要识别汉字，但是对于英文字母和数字的识别，我们可以借鉴国外的研究技术。

从80年代中期开始，ARGUS英国Alphatech公司就开始了名为RAUS的车牌自动识别系统的研制。ARGUS的车牌识别系统的识别时间约为100毫秒，通过ARGUS的车速可高达每小时100英里。还有Hi-Tech公司的See/Car system,新加坡Optasia公司的VLPRS等。另外日本、加拿大、德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统。

国内在90年代也开始了自己的车牌识别系统的研究。目前比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼，香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等等。另外西安交通大学的图像处理和识别实验室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学自动化系等都做过类似的研究。

虽然这些车牌识别系统的识别率大多都比较高，如95%，甚至97%、98%，但是这些车牌识别系统的识别检测结果大多数是在简单受限制的场景下取得的，在实际的交通场合以及更加复杂的背景环境的情况下，这些车牌识别系统的识别率一般都达不到90%，甚至更低。

3车牌识别难点

在复杂环境下的车牌识别率较低的主要原因有：

①我国汽车牌照自身特征的复杂性

1)汉字、字母、数字混合。我国的车牌不单单有英文字母和阿拉伯数字，

还有汉字。由于汉字的复杂性，在识别方面难度远远大于字母和数

字。

2)颜色种类多。国外的车牌颜色种类相对于国内较少一些，我国的车牌颜

色种类较多。大致可以分为四种：黄底黑字，蓝底白字，白底黑字和

黑字白字。

3)人为因素复杂。由于环境、道路或者人为因素造成车牌有严重污渍、车

牌模糊不清或者车牌偏斜角度很大的车辆，在我国都可以上路行驶。

在国外，这种情况是绝对不行的。

4)车牌格式多。我国的车牌格式很多，包括：民用车牌、公安警察车牌、

武警车牌、军车车牌、外交车牌、特种车牌、消防车牌等。

5)悬挂方式多样化。我国汽车车牌的悬挂方式不唯一，由于不同汽车公司

出产的汽车型号和外形各有不同，导致了车牌的悬挂位置不唯一。

②外部环境影响

1)外部光照条件各不相同，白天和晚上的光照各不相同。光照对采集的图

像质量产生很大的影响。不同的光照角度对车牌光照的不均匀影响也

很大。不同的气候条件、背景光照环境、车牌反光程度都决定了车牌

的亮度特征。在特征提取时，光照过亮或者过暗都会影响车牌识别的

准确率。

2)外界背景的复杂程度也影响车牌的定位准确率。背景中和车牌区域当中

有许多和车牌特征相似的长方形区域，这些容易给车牌定位造成误判

导致车牌定位的准确率降低。

③拍摄角度问题

实际工程当中的拍摄角度相对于车辆的行驶方向一般是正上方、左侧和右侧。如果拍摄的角度越小，车牌在平面图像中的变形越小，识别效果越好。

根据智能交通系统的结构可知，摄像机采集到的图像均为系列图像，而由于外部环境的影响，车牌识别系统采用的图像不一定是最优的。

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。

基于图像处理技术的车牌识别方法研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/2a6291567.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

车牌识别论文

《车牌识别系统》 车牌识别系统 摘要：文章从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。 关键词：车牌识别，车牌定位，车牌字符分割 1 引言

车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。随着 ITS(智能交通系统)的高速发展，对车牌识别技术的研究也随之发展。从根本上讲，牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。目前，牌照识别技术已经广泛而成功的应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨识等重要领域。 车牌识别系统一般包括以下几个部分，见图1。 图1 车牌识别系统 主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对比，识别出字符。 2. 图像的定位 2.1 图像的预处理 一般情况下，由CCD采集到的图像会有不理想的情况，如光线过强，或者偏弱，这些都会对后续的图像处理产生一向。而且车牌位于车身下部，靠近散热片，对比度较差，此时若直接对灰度图像进行定位会有不小的困难，为了获得较好处理的灰度图像，在对CCD 采集的原始图像进行灰度化后，要对其灰度转换。 首先对图像灰度拉伸，使灰度级占据 0--255整个区域，这样做的目的是为了减少光线过强，或者偏弱时造成的灰度级过少．本文直接采用直方图均衡化，这样处理简单，运算量小，效果也较理想。 2.2 边缘提取

车牌识别系统技术的研究与应用

车牌识别系统技术的研究与应用 时间：2011-03-01 15:53:00 来源：电子科技作者：余春琴张浩然李广林武警工程学院 摘要：本文介绍车牌识别的两种主要方法(基于无线射频识别技术(RFID)的自动检测识别方法和基于图像处理技术的检测识别方法)，并对两种技术的优缺点进行了比较，提出了一种双模式识别系统，重点阐述了主模式识别系统原理，并考虑了车载分机的安全性，给出了车载分机防移动的软硬件设计，可广泛用于各种门禁系统。 关键词：车牌识别；射频识别；车载分机；检测子系统；门禁子系统 0 引言 在我国，直至20世纪50年代，车辆管理主要靠人工方式，然而随着经济的迅猛发展，工业化程度的不断加深，汽车数量大量增加，给交通管理、环境治理、社会治安、交通运营等提出了许多新的问题。伴随着车辆数目的增加，生活小区、地方单位、部队营区、停车场等对车辆的管理面临着新的挑战。如何做到车辆状态有案可查、有据可依，如何实现车辆的科学化、自动化管理成为人们关注的话题。 1 车牌识别技术 车牌识别是车辆管理的重要前提和关键技术，主要可分为间接法和直接法两种。间接法是基于无线射频识别技术(Radio Frequency Id-entification，RFID)的自动检测识别方法；直接法是基于图像处理技术的检测识别方法。 基于图像处理的车牌识别，是对视频或图像中的车牌进行特征分析，确定车牌位置，然后设计识别算法，对车牌中的汉字、字母、数字进行识别，以确定车牌内容。目前，能够在车辆时速不超过220公里的情况下，实现单车牌照的准确抓拍、检测及识别。在没有任何外部触发装置时，可以完全基于视频触发控制，系统可对视频图像中静止或行驶中的一个或多个车辆的车牌同时进行实时检测和识别。车牌识别系统主要由车牌定位、字符分隔和字符识别三部分组成，如图1所示。 基于RFID的车牌识别系统由标签(Tag)、阅读器(Reader)、天线(Antenna)三部分组成。电子标签中保存车牌信息。系统的基本工作原理是：标签进入磁场后，如果接收到阅读器发出的特殊射频信号，就能凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(即Passive Tag，无源标签或被动标签)，或者主动发送某一频率的信号(即Active Tax，有源标签或主动标签)，阅读器读取信息并解码后，送到后台主系统进行相关处理；主系统根据逻辑运算判断该卡的合法性，针对不同的设定做出相应的处理和控制，发出指令信号控制执行机构动作。 对于车辆的识别，以往的车辆管理系统通常是单一地采用基于RFID的识别技术或基于图像处理的识别技术。这两种车辆识别方法各有优缺点：RFID识别技术抗干扰能力强、不受天气影响、且可穿透非金属物体进行识别，识别速率快、准确率高，却难以有效防止作弊，电子标 签容易丢失，并且只能管制内部车辆；基于图像处理的车牌识别技术对基础建设方面几乎没有要求，但是抗干扰性差，准确率也有待提高。

(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

毕业设计--基于单片机的车牌识别系统设计与实现

基于单片机的车牌识别系统设计与实现 目录 摘要 (2) 二、选题 (4) 三、系统主要特点 (5) 四、系统方案、实现原理 (6) 4.1 图像采集及存储格式 (8) 4.2 图像的灰度化 (8) 4.3 图像的二值化 (9) 4.4 车牌的去边框 (9) 4.5 图像的梯度锐化 (10) 4.6 字符分割算法 (11) 4.7 字符的归一化 (12) 4.8字符特征提取 (13) 4.9 字符识别算法 (15) 4.9.1 BP神经网络法 (15) 4.9.2 模板匹配法 (17) 五、操作说明与硬件框图 (18) 六、实验程序 (19) 七、数据统计分析 (66) 八、结果分析 (66) 九、实验心得 (66) 十、参考文献 (69)

摘要 伴随着世界各国汽车数量急剧增加，城市交通状况日益引起人们的重视，如何有效地进行交通管理，已成为越来越多人关注的焦点，解决这些问题的关键就是建立智能交通系统。车牌识别是智能交通系统的重要组成部分，它在交通控制与监视中有着多种用途，目前已广泛应用于各种领域。 本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中，完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景以及其实现意义。然后对实现车牌识别的硬件环境作简要介绍。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。之后，对几种字符特征提取算法进行了对比分析，最后选取最适合的网格特征提取法，以此为基础进行模扳匹配，最终识别出车牌号码。 关键词：车牌提取；图象处理；车牌识别；单片机；模扳匹配

基于模板匹配的车牌识别及matlab实现

科类理工类编号（学号）20082036 本科生毕业论文（设计） 基于模板匹配的车牌识别及matlab实现 License plate recognition based on template matching and matlab implementation 伏绍鸫 指导教师：朱玲职称讲师 农业大学黑龙潭650201 学院：基础与信息工程学院 专业：电子信息工程年级：2008级 论文（设计）提交日期：2012年5月答辩日期：2012年5月

答辩委员会主任：林楠 农业大学 2012年05 月

目录 摘要 (1) ABSTRACT (2) 1 前言 (3) 2 车牌识别系统分析 (4) 2.1 车牌识别的目的 (5) 2.2车牌识别现状分析 (5) 2.3车牌识别的意义 (6) 2.4 我国车牌分析 (7) 3 车牌识别系统的原理及方法 (8) 3.1车牌识别系统简述 (8) 3.2 车牌图像处理 (9) 3.2.1 图像灰度化 (9) 3.2.2 图像二值化 (10) 3.2.3边缘检测 (10) 3.2.4 图像闭运算 (12) 3.2.5图像滤波处理 (13) 3.4 车牌字符处理 (15) 3.4.1 阈值化分割原理 (15) 3.4.2 对车牌阈值化分割 (16) 3.4.3 字符归一化处理 (17) 3.5 字符识别 (17) 3.5.1 字符识别简述 (17) 3.5.2 字符识别的分类 (18) 3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19) 4 实验分析 (19) 4.1车牌定位过程及分析 (19) 4.2 车牌字符识别 (23) 4.3 车牌识别结果及分析 (26) 5 结论 (28) 参考文献 (29) 致 (29) 附录 (29)

车牌识别系统的研究背景意义与国内外研究现状

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

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

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。

汽车车牌识别系统-车牌定位子系统的设计与实现 毕业论文

汽车车牌识别系统 ---车牌定位子系统的设计与实现 摘要 汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。 本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统，通过编写MATLAB文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。 关键词：图像采集，图像预处理，边缘检测，二值化，车牌定位

ENGLISH SUBJECT ABSTRACT The subject of the auto matic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved fro m the connection o f computer vision and pattern recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correctio n rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location. Firstly, the paper gives a deep research on the status and techniq ue of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed through the software MATLAB,by the M-files several of methods in image manip ulatio n are co mpared and analyzed. The methods based on edge map and das differential analysis is used in the process of the localization of the license plate,extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing and processing until the probably area of license p late is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate. KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarizatio n，licence，license plate locatio n

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) 4.1CA-AB900道闸 (19) 4.2INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3CA-600读卡控制器 (21) 技术参数： (21) 4.4软件监控界面 (22) 4.5其他辅件 (22) 5售后服务 (23) 5.1保修时间及范围 (23) 5.2维修及维护服务 (23) 5.3更新改进服务 (23) 5.4客户档案，完善产品质量 (24) 6部分工程案例 (25)

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

毕业设计论文_车牌识别系统的设计与实现参考

车牌识别系统的设计与实现 摘要 车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，有着广泛的应用，同时也是计算机视觉、图像处理和模式识别等交叉学科的研究热点。车牌识别系统广泛应用于高速公路自动收费和超速监管系统、公路流量监控系统、停车场收费管理系统、安防系统以及小区物业管理系统等等。 本文在VC++6.0平台下，结合OpenCV视觉库，开发了车牌识别系统。车牌识别系统分为五大组成部分：图像预处理、车牌定位、车牌倾斜校正、字符分割和字符识别。 本系统能够对输入的图像进行图像预处理，包括图像灰度化、图像滤波、边缘检测和二值化等；其次，通过使用数学形态学技术和车牌的高宽比固有特征从预处理后的图像中定位出车牌位置，并把车牌提取出来；再次，使用Hough 变换方法测出倾斜角，对车牌进行有效的旋转校正；通过水平投影去除车牌的上下边框，使用垂直投影法把字符一个个分割出来；最后，通过模板匹配法识别车牌字符并输出。实验结果表明，车牌定位的准确率为87.9%，车牌字符的正确识别率为72.6%。 关键词：车牌定位，数学形态学，Hough 变换，倾斜校正，投影

Design and Implementation of License Plate Recognition System Abstract License plate recognition system is an important part of intelligent transportation system and it has a wide range of applications. It is a hot spot of research in computer vision, image processing and pattern recognition. License plate recognition system is widely applied in the highway automatic charging and speed regulation system, highway traffic monitoring system, parking fee management system, security system and the residential property management system, etc. This system is developed in VC++6.0 platform and computer vision library OpenCV. License plate recognition system designed is mainly divided into five parts: image preprocessing, license plate orientation, license plate tilt correction, character segmentation and character recognition. This system can perform the image pretreatment to the input image, including the image gray level, the image filtering, edge detection and binarization and so on. Secondly, by using the technology of mathematical morphology and the plate inherent characteristics of aspect ratio to position license plate location in the image after pretreatment, and extract the license plate. Thirdly, Hough Transform method is used to measure the angle and effective rotation correction the license

(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文

本科生毕业论文（设计） 题目: 基于数字图像处理的车牌识别设 计 姓 名: 周金鑫 学 院: 数理与信息工程学院 专 业: 电子信息工程 班 级: 111 学

号: 指导教师: 刘纯利职称: 教授 2014 年 12 月 24 日 安徽科技学院教务处制 目录 摘要 ....................................................................关键词 .................................................................. 1、设计目的 ............................................................. 2、设计原理: ............................................................ 3、设计步骤: ............................................................ 4、实行方案 ............................................................. 4.1. 总体实行方案:................................................... 4.2. 各模块的实现:................................................... 4.2.1输入待处理的原始图像: ....................................... 4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................

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。

基于单片机的车牌检测

毕业论文 基于Matlab的车牌识别系统设计 系部： 学生姓名： 专业班级： 学号： 指导教师： 2015 年 03月 21日

声明 本人所呈交的论文《基于Matlab的车牌识别系统设计》，是我在指导教师的指导和查阅相关著作下独立进行分析研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。 作者： 日期：

【摘要】 本设计以基于MATLAB的车辆牌照识别算法的研究，以车辆牌照识别的算法设计为实例，详细介绍图像识别的基本方法。在整个车辆牌照识别的过程中，有预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，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。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。 【关键词】：MATLAB，车牌识别，字符识别，编程 Abstract This design is based on the research on vehicle license plate recognition algorithm based on MATLAB algorithm, to design the vehicle license plate recognition as an example, introduces the basic method of image recognition. In the process of the whole vehicle license plate recognition, pretreatment, edge detection, license plate location, character segmentation, character recognition five big modules, using MATLAB software programming to implement every part, and finally identify the license plate. The study also analyzes the problems, treatment. To find out the best method for car license plate recognition process of concrete. 【key words】: MATLAB, license plate recognition, character recognition, programming

车牌识别系统设计方案

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!未定义书签。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终端机上自助缴费或关注车场公众号后在车主手机上