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。

图1车牌识别系统的构成(线圈触发方式)

而车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作：

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。

图2车牌识别的流程

应用范围：

1)交通路口的智能化交通管理;

2)交通信息的自动采集;

3)警方及其它执法机关设立临时稽查站，对来往车辆实施稽查，优先识别待查车辆;

4)路桥、隧道等卡口的自动收费系统;

5)现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入口管理;

6)道路治安卡口抓拍识别，车流量监测。

实现方案

车牌识别系统的实现方案通常有三类，一是抓拍相机+工控机，这是最早应用的一种方案，由摄像机(线圈、雷达触发或视频检测)抓拍车辆图像，由工控机中软件来识别车牌，一台工控机同时可以管理多台摄像机(多车道);二是抓拍相机+嵌入式分析主机，将可靠性较低的工控机改为嵌入式主机，而抓拍摄像机不用变，所以这种方式已逐渐替代第一种方案;三是嵌入式一体化抓拍相机，集抓拍、控制、识别、录像、压缩、传输于一体，大大简化管理终端设备和后端平台的工作，同时在可靠性、安全性、安装维护便利性、环境适应性等方面都得到提升，正成为最具前景的实现方案。

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。

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

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

(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

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

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。

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

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。

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）

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 (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)

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

车牌识别管理系统软件说明书(简明)

车牌识别管理系统软件使用简明说明书

目录 1. 软件使用前需要的准备工作 (1) 2. 软件初装后需要做的设置(按如下顺序依次操作) (1) 2.1. 车场公共属性配置 (1) 2.2. 报表配置（选做） (2) 2.3. 收费设置 (3) 2.4. 车场设置 (4) 2.5. 车道设置 (4) 2.6. 部门管理 (5) 2.7. 角色管理 (5) 2.8. 操作员管理 (6) 2.9. 修改密码 (7) 3. 软件日常使用操作 (7) 3.1. 用户管理和车辆管理 (7) 3.2. 车辆延期 (8) 第一种方式根据车主名查找要延期的车辆 (8) 第二种方式根据车牌号或车主名查找要延期的车辆 (8) 车辆充值记录查询 (9) 3.3. 实时监控 (9) 换班登陆 (10) 手动输入车牌 (11)

本说明书只是介绍软件使用中的常规性操作，目的是以最简单最明了的方式让使用者知晓软件的使用方法。 ----------------------------------------------------------------------------------------- 1.软件使用前需要的准备工作 1.操作系统请升级到Windows7 系统； 2.安装Microsoft .NET Framework 4； 3.安装SQL2008数据库(仅限作为数据服务器的电脑) 2.软件初装后需要做的设置(按如下顺序依次操作) 2.1.车场公共属性配置 选择一个存在的“出入场图片保存路径”，如果是网络路径请填写正确网络路径，，且该文件夹可读可写。 当软件无故退出时，请先查看图片保存路径是否正确。 其它的参数如无特殊要求，默认就可以。

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：

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。

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

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: 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

车牌识别原理简介

车牌识别原理 车牌识别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。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： 图像采集： 通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。 预处理： 图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

车牌定位： 车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。 字符分割： 在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。 字符识别： 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

车牌识别技术的实现原理和实现方式 车辆牌照的识别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。 识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。 车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒；而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。