车牌识别技术研究开题报告

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。

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

基于模式识别的车牌定位算法研究-开题报告

安徽建筑工业学院电子与信息工程学院本科毕业设计（论文）开题报告 课题名称：基于模式识别的图像处理算法研究 ——基于模式识别的车牌定位算法研究专业：电子信息工程 班级：08电子①班 学生姓名：陈宇栋 学号：08205010127 指导教师： 填表日期：2012年3月5日 安徽建筑工业学院电子与信息工程学院 二○一一年十二月制表

说明 1.抓好毕业设计（论文）的开题报告是保证毕业设计 （论文）质量的一个重要环节。为了加强对毕业设计（论文）的过程管理，规范毕业设计（论文）的开题报告，特印发此表。 2.毕业生一般应在毕业设计前期准备过程中，通过文 献调研，主动跟指导教师讨论，完成毕业设计（论文）的开题报告。 3.此表经过指导教师和有关人员签字后，一份由指导 教师保存，一份交院教学办公室。 4.毕业生在毕业设计（论文）答辩时，必须提交这份 毕业设计（论文）开题报告。 填写选题依据和设计方案，力求简练，若表中栏目不够填写，可另加附页。

一、简表 学生简况 姓名陈宇栋性别男出生年月1988-08入学时间2008-09学号08205010127专业电子信息工程班级08电子①班 课题名称基于模式识别的图像处理算法研究 子课题基于模式识别的车牌定位算法研究 课题来源纵向课题 类型计算机软件设计 研究（设计）内容 随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛，智能交通工具在世界范围内引起重视，而车牌识别系统是智能交通工具的重要组成部分，该系统可以记录十字路口违章车辆，实现高速公路、收费路口、停车场等地的收费。车牌识别系统包括从图像的采集到预处理，再到车牌区域的定位和字符的分割，最后对分割出的字符进行识别的一系列过程。本次毕业设计主要对汽车牌照识别系统进行处理研究，借助于Visual C++编程环境运行在相应的硬件平台上，利用数字图像模式识别技术实现对汽车牌照的自动识别。按照模式识别系统组成，完成汽车牌照自动识别技术包括车牌预处理、车牌特征提取和车牌识别等功能，完成相应的算法研究。 对采集的车牌图像进行预处理包括图像灰度化、二值化、灰度拉伸及边缘提取等过程，并且过滤图像噪声使图像区域特征明显，根据区域特征确定车牌区域。车牌字符分割可以采用车牌区域纵向灰度投影的方式进行字符区域识别和分割实现。最后进行车牌分割字符图像归一化，将分割好的字符图像通过系数变换得到高度、宽度均相等的图像，以方便特征提取，提高识别的准确率，实现车牌的识别。

车牌识别技术研究实现

车牌识别技术研究与实现 姓名：李罗川 学号：ZY1403222 完成时间：2015年05 月06 日

目录 1车牌识别技术研究背景与意义 (1) 1.1背景 (1) 1.2解决的问题 (1) 2现状与前景 (3) 3具体实现 (5) 3.1原理方法 (5) 3.2关键步骤与算法 (5) 3.2.1 车牌定位 (5) 3.2.2 车牌字符分割 (10) 3.2.3 车牌字符识别算法的研究 (12)

1车牌识别技术研究背景与意义 1.1背景 近年来,车辆数量和交通设施随着经济的快速增长而增长,但是交通设施的增长速度远远落后于车辆数量的增长速度,这引发了交通拥堵、交通事故、环境污染等难题。为了在根本上解决交通难题,世界各国纷纷利用先进的信息技术研究智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称 ITS)。智能交通系统是一种充分利用各种先进的高新技术来实现实、准确、高效的交通管理系统,使交通更畅通更安全;它也是一种交通信息服务系统,使人们出行更方便更快捷。随着智能交通系统的快速发展,智能交通系统已经融入人们的日常生活,使人们的生活越来越方便。 随着计算机技术、通讯技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理水平和能力不断提高，各种各样的交通系统应运而生，如电子警察系统、道路收费、车载导航系统、全球定位系统、车辆自动识别系统等都在为交通运输服务，对交通控制、安全管理的要求也越来也高，ITS（智能交通系统）已成为当前交通管理发展的主要方向。车辆是智能交通系统中的重点研究对象,每辆车都有自身唯一的车牌号码,车牌号码反映了车辆信息以及关联着车主信息,通过车牌号码可以记录对应车辆的交通行为,因此,车牌识别技术是智能交通系统中最核心最基础的技术之一,决定着智能交通系统的发展速度和技术水平。作为智能交通系统中的一种核心技术和关键环节，车牌识别技术的深入研究不但具有较高的理论价值，也具有很高的实用经济价值，极大的推动了整个智能交通系统的发展。 1.2解决的问题 车牌识别技术可以实现自动登记车辆“身份”,已经被广泛应用于各种交通场合,对“平安城市”的建设有着至关重要的作。具体概括如下: (1)电子警察系统 电子警察系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子警察系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓

识别开题报告

开题报告 题目: 人脸检测与识别系统设计 院系名称：电气工程学院专业班级：自动f0904 学生姓名：陈龙斌学号： 200948280407 指导教师：吴翔教师职称：讲师 2013 年 03 月 02 日 开题报告填写要求 1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委 员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指 导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签 署意见及所在专业审查后生效。 2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设 计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，禁止打印 在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见。 3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印） 在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于15 篇（不包括辞典、手册）。 4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标gb/t 7408—94 《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求， 一律用阿拉伯数字书写。如“2006年11月20日”或“2006-11-30”。 毕业设计（论文）开题报告 篇二：车牌识别开题报告 学校代码：11906 编号： 青岛大学 硕士学位论文开题报告 论文题目 : 基于信息融合的车辆识别系统 关键技术研究 姓名 : 专业名称 : 研究方向 : 指导教师 : 日期: 2011年 12 月 1日 1 2 3 青岛大学硕士研究生学位论文开题报告 4篇三：文字识别开题报告 太原理工大学信息工程学院 本科毕业设计（论文）开题报告 毕业设计(论文)题目 基于边缘检测的文字图像识别 学生姓名 专业 班级 信息导师姓名报告日期 07-1

本科毕业论文(设计)开题报告 基于MATLAB图象处理的车牌识别算法设计——特征提取

本科毕业论文(设计)开题报告基于MATLAB图象处理的车 牌识别算法设计——特征提取 () MATLAB—— 本选题的意义及国内外发展状况: 车牌识别算法研究意义:1.交通监控.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、队列长度、排队规模等交通信息,观察和防范交通事故.它还可以同雷达测速器或其它的检测器配合使用,以检测超速的车辆.当发现车辆超速时,摄像机获取该车的图像,并得到该车的牌照号码,然后给该车超速的警告信号.2.交通流控制指标参量的测量.一些交通流指标的测量对交通流控制相当重要.该系统能够测量和统计很多交通流指标参数,如总的服务效率,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,小时车流量,车流高峰时间段,平均车速,车辆密度等.这也为交通诱导系统提供必要的交通流信息.3.高速公路上的事故自动测报.这是由于该系统能够监视道路情况和测量交通流量指标,能几十发现超速、堵车、排队、事故等交通事故异常现象.4.对养路费交纳、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单干材料,可发现没及时交纳养路费的车 辆.另外,该系统还可发现屋车牌的车辆.若与车型监测器连用,可迅速发现所挂车牌与车型不 符的车辆.5.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,把欧重要车辆(如运钞车)的安全有重大作用,从而对城市治安及交通安有重要的保障作用.

国内外发展状况:目前国外车牌识别系统已经有很多成熟的产品.以色列Hi一Tech公司的See/CarSystem系列,新加坡optasia公司的IMPS系列都是比较成熟的产品.其中IMPS产品主要适合新加坡的车牌,近年来也有一些新产品来适应不同国家的车牌,可以识别汉字以及特殊的草体文字等.Hi一Tech公司已投入商用的产品see/car,可以以每秒2一3辆的速度进行时速达80公里的汽车牌照识别.另外,日本、加拿大、德国、意大利、英国、韩国等国家都有适 合本国车牌的识别系统.虽然,国外的车牌识别系统的研究工作己经有很大的进展,但对我国却不太适合,只能进行某些借鉴.国内在90年代也开始了车牌识别的研究.目前比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王科技的"汉王眼",深圳吉通电子有限公司的"车牌通"、上海高德威智能交通系统有限公司的汽车牌照识别器等等.另外,西安交通大学的图像处理和识别研究 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、浙江大学的 自动化系等也都在进行类似的研究.总之,由于车牌自动识别技术具有巨大的商业价值,国外技术成熟的发达国家都不公开该技术.加上汉字的识别难度较大,以及众多复杂的自然和人为 因素的干扰,使得国内的车牌自动识别系统成熟产品不多,目前国内的车牌识别技术研究还主 要是集中在对各种车牌定位、字符分割和识别等方面的算法进行研究上. 研究内容: 1.车牌图像预处理算法设计和分析 2.车牌定位与分割算法设计和分析 车牌的定位和分割以及字符分割是牌照识别系统的关键技术,其目的是在预处理后的灰度图像中确定牌照的具体位置,并将包含牌照字符的子图像从整个图像中

停车场管理系统的设计与实现开题报告

姓名学号所在专业软件工程（服务与外包方 向） 论文（设计）题目停车场管理系统的设计与实现 选题的目的和意义： 随着经济、科学的快速发展，中国的汽车持有量在不断的增加，小区内住产车辆也是大幅度的增加，为了使小区停车场安全、快速的运转，一套完善的停车场管理系统显得非常重要。而另一方面，科技日益进步的今天，自动化、设备检测、信息处理、电子通信等技术已经深入到了人们日常生活里的方方面面，用这些现代化技术实现停车场的系统化管理就是我这次的主要目的。 小区停车场管理系统是以小区的停车场智能化为目的，针对建设安全文明小区的管理需要，对小区内的车位做到时刻了解，确保小区内住户及到小区来访车辆的快捷、安全、方便，这对小区提高管理层次与综合服务水平有着十分重要的作用。 新型的智能的停车场将信息技术、建筑艺术、生活理念和电子技术等现代的高科技完美结合到一起，给人们提供的是一种使用方便、功能先进、操作简单的人性化系统。它以人为本，依靠高科技，采用人机图形化操作界面，提供给人一种更加安全、方便、舒适、开放、快捷和信息化、智能化的生活空间，大大的促进了人文环境的健康发展。 系统主要实现对小区所有停车场及车位的实时信息的追踪与统计，确保车辆的安全与小区交通的畅通与便利。 文献综述（国内外研究现状、研究方向、进展情况、存在问题等，并列出所查阅的主要国内外参考文献，要求3000字以上）： 前言 近年来，随着社会的进步与发展，我国的汽车量也在迅速增加，城市交通的瓶颈不仅仅体现在道路交通的拥挤上，同时也体现在传统的停车场管理效率与安全性大大滞后于社会，给人们的生活带来了非常大的不便。尤其，随着我国汽车工业的迅猛发展，停车场作为交通设施的一个组成部分，因为交通运输的繁忙与不断发展，人们对停车场的管理要求也不断的提高，希望管理能够达到快捷、方便、安全的效果。根据停车场规模的不同，对其管理的模式也有各有不同，管理者需根据自身的条件，选择相适应的管理程序，停车场管理系统于是应运而生。停车场管理系统本着可扩充性、可靠性、智能化、安全性、高效性、实用性、开放性的指导思想与分布式结构进行设计，并规划好系统硬件与软件功能模块的分工、协调。 停车场管理系统说到底也就是对停车场信息的数据化并进行统一系统化的管理，离不开数据库的操作与前台web页面的显示，我此次用到的就是这样的技术。 主体 停车场智能管理系统是现代化停车场车辆收费及设备自动化管理的统称，是将车场完全臵于计算机管理下的高科技机电一体化产品。据恒业国际控股集团有限产品经理罗海江介绍，停车场智能管理系统兴起于2001年，发展到现在系统正日趋完善，功能越来越面向国内的实际需求，系统操作也更加人性化。如今智能停车场管理系统已经经过了从早期对国外产品的跟随和模仿阶段，进入到了一个产品创新，紧随市场需求并不断壮大的阶段。目前国内停车场系统生产企业有400多家，其中国产停车场系统产品约占市场份额的80%左右，国外停车场系统市场占20%。而在欧美地区，据了解，欧洲一些国家的停车产业发展已有50年的历史，并已达到一种良性循环和有序发展。停车产业也已成为年产值数十亿美元的大产业。美国的停车产业每年收入约达260亿美元，占全美GDP的3.25%。而我国的

车牌识别 开题报告

毕业设计开题报告 学生姓名：学号： 专业：计算机科学与技术 设计题目：车牌识别系统 指导教师： 2011 年 3 月 18 日

毕业设计开题报告 1．本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势 牌照自动识别系统是现代社会智能交通系统（ITS）的重要组成部分,是图像处理和模式识别技术研究的热点,应用也越来越普遍。车牌识别主要包括以下三个主要步骤：车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别。近年来，许多学者对其进行了较为深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位法，基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神经网络等的字符识别方法。根据国内外汽车牌照的字符特征，对近年来出现的车牌识别方法进行综述并提出建议，在现有方法的基础上，取其优点，相互补充，结合数学工具，提高系统的速度和精度。 智能交通系统（ITS）为解决当前紧迫的交通问题提供了关键的技术，其中汽车牌照识别（LPR）是ITS中最关键技术之一，已广泛应用于各级公路和城市交通管理，具有巨大的经济价值和现实意义。 车牌定位是一个复杂背景的图像找到车牌素在的区域，作为车牌识别的第一步，定位的结果直接影响到整个系统的性能。车牌字符识别作为车牌识别得到结果的重要部分其准确性直接关系到整个系统的效率。 毕业设计开题报告 2．本课题的基本内容，预计可能遇到的困难，提出解决问题的方法和措施

1汽车牌照的定位方法 汽车牌照定位（LPL）是在具有复杂背景的图片上进行图像预处理、汽车牌照区域搜索和汽车牌照定位3部分。图像预处理是对原始图像进行滤波和怎强后，搜索整幅图像中可能包含汽车的若干区域，剔除非牌照区域，找到真实位置。 即车牌定位是从一张复杂背景的图像中找到车牌所在的区域，其关键在于寻找最有效的车牌特征。目前，根据车牌本身两种比较明显的特征，将车牌定位方法分为基于纹理特征和基于颜色特征。 车牌纹理特征可以用不同的方法来描述：车牌灰度图像的边缘、图像水平方向上的方差、水平方向上的梯度等。由于纹理特征比较稳定而且易于提取，所以目前大多数的车牌定位算法都是用纹理特征作为车牌的主要特征。 2汽车牌照的字符识别 在汽车牌照字符识别中，字符包含约50个汉字，25个大写英文字母及10个阿拉伯数字。首字符为汉字，第2-6个字符为英文字母或数字，其余为数字(但现今某些车牌各字符均有可能是英文字母或数字，如：个性车牌等)。在现实中为保证识别系统在各种复杂环境下，能发挥其应有的作用，系统必须满足较好的鲁棒性和实时性的要求。目前常用的字符识别主要是基于模版匹配和神经网络的方法。基于模版匹配字符识别法 模板匹配法，将待识别字符经分割归一化成模板字体的大小，将它输入字符识别模块进行匹配，选择最优匹配字符作为识别结果。最先使用的简单模版匹配法，根据实际字符和模板图像之间匹配方差最小的原则，判定车牌图像字符所属类别。这种方法对于标准、规范的字符识别效果较好。但在复杂环境下的车牌字符会与

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 标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]

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 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

车牌识别系统毕业设计开题报告

本科毕业论文（设计）开题报告题目数字图像处理在车牌识别中的应用 课题研究的背景与意义：（综述国内外相关研究现状；阐述课题的研究目的、意义） 随着汽车数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。 针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。这些系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的目的。因此，智能交通系统ITS(intelligent traffic system)已成为世界交通领域研究的重要课题。车牌识别系统LPR(1icense plate recognition)作为智能交通系统的一个重要组成部分，已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度。 主要研究思路和方法：（基本思路、工作重点、技术路线等） ①图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加 上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 ②车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 ③车牌校正：由于捕捉图片的摄像头与车身的角度问题，得到的车牌图片不是水平的。为了顺利进行后续的分割和识别，必须对车牌进行角度校正。在此，使用了Rado n变换来对车牌进行校正。 ④车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。 通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 ⑤字符识别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标 准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。采用成熟的数字图像处理技术和Matlab仿真工具。 工作进度安排： 2012.12.29—2011.2.28熟悉题目，收集资料，撰写开题报告 2012.2.29---2012.3.15 熟悉软件，拟定设计方案. 2012.3.16---2012.5.10：进行系统设计与开发。 2012.5.11---2012.5.30：完成系统开发，撰写毕业论文并完稿。 2012.6.1----

车牌识别系统的研究与实现开题报告

一课题来源及选题依据 （一）课题名称 智能交通车牌识别技术研究及软件设计 （二）课题来源及选题依据 随着城市人口、机动车辆拥有量和交通流量的大幅度增长，刺激了交通需求的迅猛增长，对交通基础设施建设，交通控制、安全管理的要求也日益提高。目前，国内外大多数城市交通路口交通灯控制系统，仍然遵循着固定的时间控制通行模式，造成了空闲时路面的浪费和车辆拥挤现象。因此，如何发挥道路交通设施的最大效益和提高交通管理效率实现交通管理的自动化和智能化成为各国交通部门一个重要的研究课题。目前各国推崇的办法是发展智能交通系统。ITS，即智能交通系统，最早是由美国智能交通学会CITS America提出的。智能交通系统对于城市交通问题以及高速公路系统等问题都有十分广泛的应用前景。在经济与科技高速发展的今天，道路运输早已成为我国交通运输业中重要的运输方式。随着近年来汽车的普及，其数量在短时间内呈现直线增长的趋势，随着而来的交通问题也日趋严重，所以对交通管理的要求正在日益提高。车牌号码是汽车的识别标志，使车牌号码的管理自动化成为交通自动化的关键。车牌识别技术涉及到模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等诸多学科。车牌识别具有长远广泛的发展前景，可以在停车场，高速公路收费站，电子警察，超速抓拍，闯红灯抓拍等领域运用。 车牌识别系统（LPR）作为智能交通系统关键技术之一，具有对车辆进行自动化监视，验证，登记与报警等功能，可应用于高速公路管理系统，停车场收费管理，小区车辆管理与电子警察等领域当中。 二国内外研究现状及发展趋势 国外对车牌识别系统的研究比较早，早在上世纪70年代，国外的研究人员就开始对车牌号码的识别进行了研究，到目前为止，在国外车牌识别系统已经做得比较成熟了。国际上车牌识别目前已成为“平安城市”建设中重要的组成部分，为道路交通管理提供帮助，其不仅应用于闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍、车辆旅行时间统计、高速公路车辆管理应用等道路交通应用中，还在治安安防监控中

车牌识别系统的难点与待解决问题

车牌识别系统的难点与待解决问题 在计算机视觉越来越发达的今天，车牌识别技术发展迅速，出现了很多较为实用的产品，主要用于在高速公路收费、城市卡口、城市道路监控点和海关等都有较广的应用。已有的车牌识别系统普遍存在全天候识别率并不稳定等问题，有关动态车辆的识别、外界恶劣条件的影响及车牌质量大幅度退化等情况的研究工作还做得较少，车牌识别系统的后台管理也没有得到较多的关注，系统应用较为单一，识别算法不够成熟。 从环境等客观因素来说，在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光行驶不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备动态范围和分辨率不够也会使成像质量难以得到保证。对于地感线圈触发的情况来说，当认为车牌达到了最佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。另外由于成像系统的镜头景深有限，只有在预定位置附近才能够清晰成像，所以需要触发系统定位准确，才能保证图像质量。 从算法上来说，车牌定位之前一般要对图像做预处理，然后再进行定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像对比度不强，车牌被部分遮挡，车牌处出现污点、变脏，笔迹模糊退色，有其它字符区域干扰，以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况，所以定位算法实现起来有较多困难。对于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素，需要研发与之适应的算法。而字符识别算法上，由于汉字笔画复杂，所以要求图像有更高的分辨率，系统有很高的采集和处理速度，才能达到实时处理的要求。算法的简捷、实用、高效率往往和算法速度

《基于视觉的车牌号码识别系统》开题报告

南京晓庄学院本科毕业论文（设计）开题报告 所属系(院)：行知学院专业：电子信息科学与技术(智能检测)学生姓名王可可学号10202118 指导教师王丹职称 所选题目名称：基于视觉的车牌号码识别系统 课题研究现状： 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。 由于中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。 课题研究目的： 本课题的研究目的在于更加方便的管理交通系统，方便人们的日常生活。 车牌识别系统可以应用于以下领域： （1）停车场管理系统。利用车牌识别技术对出入车辆的号牌进行识别和匹配，与停车卡结合实现自动计时、计费的车辆收费管理系统。 （2）公路自动管理系统。以车牌自动识别技术为基础，与通信等其他高科技结合，对高速公路交通流状况进行自动监测、自动布控，从而降低交通事故的发生率，确保交通顺畅。 （3）安防布控。采用车牌识别技术实现对车辆的自动识别，快速报警，既可以有效查找被盗车辆，同时又为公安机关提供了对犯罪嫌疑人的交通工具进行远程跟踪与监查的技术手段。 （4）城市十字交通路口的“电子警察”。可以对违章车辆进行责任追究，也可以辅助进行交通流量统计，交通监测和疏导。 （5）小区、校园车辆管理系统。社区保安系统将出入的车辆通过车牌识别技术进行记录，将结果与内部车辆列表对比可以实现防盗监管。

车牌识别系统中的关键技术研究

车牌识别系统中的关键技术研究 摘要 本文研究了在车牌识别系统的几项关键技术——车牌图像预处理，车牌定位及字符分割技术。首先，本文仔细分析了我国汽车牌照的特点，在图像预处理部分采用了适合字符纹理特征的垂直边缘检测算法，基于形态学的车牌区域检测，使用连通域分析的思想提取车牌区域。而后，在车牌定位部分采用了垂直边缘检测与形态学运算相结合的方法，这种方法定位准确，且对有一定角度倾斜的车牌有较好的适应性。最后，在字符分割部分采用字符纵向切割的方法，能够很好地去除车牌边框，分割出各个字符。本文的算法以车牌区域的纹理分析、数学形态学为基础，有效提高了定位的准确性。实验结果表明该算法能够比较快速、准确、定位分割出车辆牌照。 关键词：车牌定位；图像处理；字符分割

ABSTRACT This article has studied in the car license recognition domain several key technologies——car license image pretreatment, the car license localization and the character division technology .First, this article carefully analyzed our country license plate characteristic, the image pretreatment part has used has suited the character texture characteristic the vertical edge examination algorithm, based on the morphology car license region examination, the thought extraction car license region which the use connected domain analyzed .Next , has used the method in the car license localization part which the vertical edge examination and the morphology operation unifies, this method localization is accurate, also to has certain angle incline car license to have the good compatibility .Finally, after the character division part uses first the crosswise longitudinal cutting method, can remove the car license frame well, divides each character .This article algorithm take the car license region texture analysis as a foundation, enhanced the localization accuracy effectively .The experimental result indicated this algorithm can quite fast, accurate, the localization divide the vehicles license plate. Key word: Car license localization; Imagery processing; Character division

[开题报告]车牌识别系统中定位算法的研究

毕业论文（设计）开题报告 （含文献综述、外文翻译） 题目车牌识别系统中定位算法的研究 姓名黄泽 学号3060433088 专业班级06自动化1班 指导教师崔家林 分院信息科学与工程分院 开题日期2010年 3 月25日

第1章文献综述 1.1 国内外现状 汽车牌照识别技术(License Plate Recognition, LPR)是智能交通系统(ITS)的重 要组成部分，多应用在电子计费领域。LPR 系统是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，运用模式识别、人工智能技术，实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。常用的LPR 识别技术有IC卡识别技术、条形码识别技术和图像处理识别技术。基于图像处理技术的LPR 系统无需在车上额外安装条形码或者IC卡，因而不必改造现有的车辆系统，相对其他两种识别技术来说适用面广，更容易普及[1]。 车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节,该技术能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算,识别出视野范围内的车辆牌照号码,它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术,对采集到的汽车图像进行处理的方法,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。其在交通监视和控制中占有很重要的地位。 车牌识别技术的研究最早出现在20 世纪80 年代,这个阶段的研究没有形成完整的系统体系,而是就某一具体的问题进行研究,通常采用简单的图像处理方法来解决。识别过程是使用工业电视摄像机( Industrial TV Camera) 拍下汽车的正前方图像,然后交给计算机进行简单处理,并且最终仍需要人工干预[2]。 从20 世纪90 年代初，国外的研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中具有代表性的工作有：R.Mullot等开发的一种可以同时用于集装箱和普通车辆的车牌识别系统，该系统主要是利用文字的纹理在车辆图像中的共性进行定位与识别。Yuntao Cui提出了一种车牌识别系统，在车牌定位以后，利用马尔科夫场对车牌特征进行提取和二值化。R.Parisi利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统，他在字符识别中使用了一种非传统的DFT技术，实验证明效果不错。Tindail利用车牌反光的原理开发出一种车牌识别系统，该系统可识别全部

开题报告 - 基于MATLAB车牌识别系统设计

本科毕业设计开题报告 设计题目：基于MATLAB的车牌识别系统设计 专业年级： 11级机械设计制造及其自动化 学号： 116712146 姓名： 指导教师、职称： 2015年 1 月 10 日 、

一、本设计课题的目的意义 随着人们的生活水平的不断提高，汽车的需求量也日渐增加。随之增加的也有对城市交通状况的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。所以智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。现代社会里图形图像技术不断的发展，车牌识别技术准确率也越来越高。车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，应用也十分广泛。它通过数字图像处理等技术对摄像头所拍摄的图像或者视频进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，完成其识别过程。车牌号码识别系统已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度，可以在停车场，高速公路收费站，电子警察，超速抓拍，闯红灯抓拍等领域运用。 二、国内外研究状况 查资料知道了国外对车牌识别系统的研究比较早，早在上世纪70年代，国外的研究人员就开始对车牌号码的识别进行了研究，到目前为止，在国外车牌识别系统已经做得比较成熟了。我国在这方面的研究比较晚，关于车牌识别技术在我国已经有了十几年的发展历程，目前系统的应用还处于起步阶段，大规模投入使用的成熟系统还没有出现，汽车牌照识别系统作为改进交通管理的有效工具，技术水平仍需完善。鉴于我国车牌的特殊性，我国在设计系统方面有一些难点，比如我国车牌号码中有汉字，在处理字符上比数字和字母要困难。其次是一些环境因素，例如在天气恶劣的环境或人为的破坏都会影响到车牌的图像识别。再者我国的车牌没有统一的颜色，不同的车种有不同的车牌类型。 三、设计方法和步骤 设计的系统要求能从已给出的比较清晰的含有汽车图像的图片中，利用数字图像处理和一些相关算法，准确、快速地识别出车牌。总体设计流程图如下。 图像输入 图像预处 理 车牌定位和 分割 字符识别 图1 总体设计流程图 1、图像输入 输入的图像由于受到天气、光照等的影响，再加上车牌老化污损、陈

车牌识别论文

《数字图像处理》车牌识别（车牌定位） 学院： 班级： 学号： 姓名：

一、车牌识别系统的背景、现状和发展趋势 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