基于嵌入式车牌识别的研究

基于嵌入式车牌识别的研究

【摘要】随着经济的发展，城乡贫富差距不断地缩小，偏远地区和乡镇地区的机动车辆也越来越多。但一般这些地区警力不足，为确保行车安全，加强这些地区的智能化交通管理显得尤为重要。

【关键词】行车安全;车牌识别

近年来，随着我国汽车工业的高速发展使得机动车辆越来越多，城市道路交通设施及管理设施也在不断地完善中。汽车的“身份证”是车牌号，车牌识别是使交通管理智能化的一项关键技术。车牌识别可以提高车辆管理效率，缓解公路交通压力。目前，车牌识别技术主要应用于停车场的计费和防盗、交通中的超速和超载等方面。车牌识别技术的应用对于整个城市的交通安全意义重大。

但目前还有不少偏远地区和乡镇地区缺乏交通管理设施，车辆驶进这些地区，若出现交通事故，警方将无法快速获取该车辆行进线路，错过救援最佳时间。被盗车辆行驶在乡镇地区的道路，由于无交通监控设备，无法迅速找到丢失车辆。所以这些地区的交通管理系统也应该得以完善。目前多数自动车牌识别产品都还是基于PC机的应用程序，可移动性差，成本很高，嵌入式车牌识别产品还很少。将嵌入式系统和图像处理技术相结合，可推动嵌入式系统的发展，同时降低车牌识别系统的成本。因嵌入式处理器比普通计算机的工作稳定性更高，且功耗较小，因此可以使用嵌入式处理器作为车牌识别的硬件平台。

若车牌识别系统采用传统的RS485通讯实时监控将耗资巨大，为有效避免大量布线的繁琐工作，本文采用无线通讯技术实现数据传输。随着通信技术、网络技术和人工智能等科学技术的飞速发展，无线传感器网络（）技术逐步兴起。无线传感器网络是由大量无处不在、低功耗、低成本、具有通信能力的传感器节点，密集分布在无人值守的监控区域，形成一个能够按照指令执行任务的网络系统，其主要任务是数据的采集与处理、信息传输与监控。WSN的自适应网络拓扑、可扩展性、自组织性与自治性等特点，成为了国内外的研究热点，应用前景广泛。

嵌入式设备是一种具有特定功能的计算机，嵌入式系统与通信及网络技术相结合，大大提高了嵌入式产品的灵活性和智能性。随着信息技术的不断发展和人们需求的日益增加，在硬件和软件交替的发展中，嵌入式系统逐渐趋于稳定和成熟。嵌入式系统的应用日益广泛，将嵌入式系统应用于图像处理，无疑会增强图像处理系统数据处理能力、通讯能力和适应不同的环境与需求的能力，使图像处理技术的应用范围得以扩展。嵌入式车牌识别是嵌入式图像处理技术的应用之一[12]。

而提高系统的识别速率及正确率关键在于车牌识别算法上，追求更高的车牌识别正确率及速率一直是专业人士共同的目标。

基于MATLAB的图像处理的课程设计(车牌识别系统)

目录 一、课程设计目的 (3) 二、课程设计要求 (3) 三、课程设计的内容 (3) 四、题目分析 (3) 五、总体设计 (4) 六、具体设计 (5) 1、文件 (5) 1.1、打开 (5) 1.2、保存 (5) 1.3、退出 (5) 2、编辑 (5) 6.2.1、灰度 (5) 6.2.2、亮度 (6) 6.2.3、截图 (7) 6.2.4、缩放 (7) 3、旋转 (9) 6.3.1、上下翻转 (9) 6.3.2、左右翻转 (9) 6.3.3任意角度翻转 (9) 6.4、噪声 (10) 6.5、滤波 (10) 6.6、直方图统计 (11) 6.7、频谱分析 (12) 6.7.1、频谱图 (12) 6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12) 6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13) 6.8、灰度图像处理................................................ . . (14) 6.8.1、二值图像……………………………………………….. .14 6.8.2、创建索引图像............................................. (14) 6.9、颜色模型转换...................................... .. (14) 6.10、操作界面设计 (15) 七、程序调试及结果分析 (15) 八、心得体会 (16) 九、参考文献 (17) 十、附录 (18)

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/a016725008.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

基于单片机的车牌识别系统

. function [d]=main(jpg) I=imread('car.jpg'); figure(1),imshow(I);title('原图'); I1=rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像 figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图'); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图'); I2=edge(I1,'robert',0.08,'both'); %高斯滤波器,方差为0.08 figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测') se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se); %图像的腐蚀 figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');

se=strel('rectangle',[40,40]); %构造结构元素，以长方形构造一个se I4=imclose(I3,se); %对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。 figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓'); I5=bwareaopen(I4,2000); %从二进制图像中移除所有少于p像素的连接的组件（对象），产生另一个二进制图像 figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象'); [y,x,z]=size(I5); %返回I5各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中 myI=double(I5); %换成双精度数值 %begin横向扫描 tic %计算tic与toc之间程序的运行时间 Blue_y=zeros(y,1); %产生y*1的全0矩阵 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色 %则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1 Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY 为该值的索引（在向量中的位置） PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2

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ARM的车牌识别系统界面设计

基于ARM的车牌识别系统界面设计 摘要 车牌识别技术(VLPR)作为智能交通系统（ITS）的重要方面，其和蓬勃发展的嵌入式系统相结合，有着重要的理论意义和广阔的应用前景。本文在实现了对嵌入式Linux图形用户界面设计的基础上，重点研究了车牌识别的各项关键技术，包括图像预处理、车牌定位、字符切割和字符识别。 本文首先对车牌识别系统的开发环境和嵌入式图形用户界面的设计方面进行了介绍，开发环境是基于OpenCV的Qt开发环境，在Qt下设计并实现了用户自定义的图形化人机接口界面。 本文利用C++语言，通过调用OpenCV库函数实现了车牌识别中图像预处理、车牌定位、字符切割和字符识别等各种算法。在图像预处理方面，本文在对大量图片进行了综合处理的基础上，比较了各种预处理方法，最后采用基于HSV阈值化后进行滤波及形态学处理的预处理方法，该方法能很好的消除图形噪音。在定位方面，本文提出了轮廓检测并分级判断的策略。在字符切割方面采用的是基于投影的切割方法，而在字符识别方面采用的是弹性模板匹配法。经过定量实现表明，该系统能很好地解决实际应用中的车牌图像倾斜、光照不足等问题，并且有很好的识别率。 关键词：Qt；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别

ABSTRACT License Plate number Recognition Technology (VLPR) as an important aspect of intelligent transportation systems (ITS), It is combining with the rapid growth of embedded systems, In addition that has the important significance and broad application prospects. This article is focuses on some key technologies of license plate number recognition: include the image preprocessing and the license plate positioning and the character segmentation and character recognition, They are based on the design of Embedded Linux Graphic User Interface. Firstly introduce the design of Embedded Linux Graphic User Interface and the development environment of License Plate number Recognition., The development environment is based on the Qt of OpenCV, Then designing and implementing a graphical human machine interfaces of user-defined on the Qt. In the thesis, by Used C + + language, then adjust using the OpenCV library functions to got some algorithms of the image preprocessing and the license plate positioning and the character segmentation and character recognition. For the image preprocessing through more images manipulation and compare of various pretreatment methods. Then through Pretreatment method of the filter and the morphological processing based on a HSV threshed image, This method is better to eliminate the graphical noise. For license plate positioning that I’m make a strategy of contour detection and Classification judgment. For character segmentation that I’m make a cutting meth od of based on the projection, and For the character recognition that I’m making a matching method of the elastic template. After quantitative test that system can be better solve the issues of the licence plate image obliquity and the lack of light. And this system can be make a high level of recognition. Keywords: Qt; Image Pretreatment; License Plate Location; Character Segmentation; Character Recognition

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

车牌自动识别方案

目录 目录 (1) 第一章设计说明 (2) 一、前言 (2) 二、公司简介 (3) 三、设计思路 (3) 第二章系统概述 (5) 一、系统的组成 (5) 二、系统的特点 (5) 三、技术参数 (5) 第三章系统工作流程图、配置图 (6) 一、流程图 (6) 二、入场流程图： (6) 三、出场流程图： (7) 第四章系统主要产品简介 (9) 一、自动快速道闸 (9) 二、数字式车辆检测器 (9) 三、出、入口控制机 (9) 第五章车牌自动识别简介 (10) 一、车牌识别系统的施工定位及安装 (10) 二、车牌识别技术参数 (12) 第六章系统软件功能简介 (13) 一、管理功能设定 (13) 二、系统自维护功能： (16) 三、理财功能： (16) 四、系统软件组成： (17) 五、系统软件特点： (17)

第七章售后服务 (17) 一、咨询服务 (17) 二、维修服务 (17) 三、更新服务 (18) 第一章设计说明 一、前言 首先感谢贵公司对我公司的信任，让我们参与小区停车场的智能管理收费系统设计、选型工作。随着中国经济的高速发展，汽车增长迅猛，出现了停车难、管理难的社会问题，同

时，人们的居住与办公环境也在不断改善，智能大厦、小区已逐步开始普及。在智能大厦、小区的规划建设中，有一个非常重要的内容，就是停车场的智能化、现代化管理系统的建设。一个好的停车场除了必须有合理的交通设施组织规划外，还应具备先进的硬件管理设备，以保证车辆进出快捷顺畅、安全有序；同时还需要完善的管理软件，以保证管理科学、收费公正合理、资金不流失，以维护消费者的合法权益，保护投资者的利益。基于目前现状，我公司已研制开发出具有先进科学水平的停车场管理系统以供选择。 二、公司简介 公司具有独立的法人资格，在停车场智能化管理系统和停车场交通设施行业中,是全国最具有规模的专业公司，从研发设计、生产、销售、施工、服务，每个环节都是我公司自行完成，采用材料保证质量，符合国家标准。自成立以来，上海丽装秉承技术领先优势，在停车场智能管理系统的软、硬件方面，已经突破了芯片、集成电路、控制系统、软件开发等一大批系统设备国产化的技术瓶颈，开发出了拥有自主知识产权的智能电动道闸，入口控制机和读卡控制机，系统管理软件及联网管理软件，图象处理软件，自动出卡机构、入口控制机外观、读卡控制机外观、智能电动道闸等外观设计；“停车场智能设备、交通设施”均被中国技术监督情报协会确认为“中国质量过硬服务放心信誉品牌” 三、设计思路 1、项目概况：该项目的停车场有6个出入口，设计为3进3出。根据停车场的使用和管理要求，保证车辆安全、快捷的进出、停泊，完整的记录车辆进出的各类数据，提高停车场管理的智能化程度，确实完善该项目的配套服务功能是本次方案深化设计的主要出发点。 2、依据规范： 1、《智能建筑设计标准》GB/T50134-2000 2、《民用建筑电气设计规范》JGJ/T16-92 3、《安全防范工程与要求》GA/T75-94 4、《防盗报警控制器通用技术条件》GBI2663-90 5、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303-2002 6、《智能建筑工程质量验收规范》GB50339-2003 3、管理模式：鉴于项目的实际情况，我们将车库设计为1进1出的车牌自动识别管理模式，将出口控制机、出口管制自动道闸设置在出口通道的直通道起步位置，在抓拍车牌时要

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 2 Abstract With the increment of vehicle all over the world the situation of citytraffic has attracted the attention of people. How to control the trafficeffectively has become the problem which more and more people payclose attention to. The way to solve this problem is to establish theITS—Intelligent Transportation System .Vehicle license plate recognitionsystem is the crucial part of the ITS. It is widely used in vehiclemonitoring and traffic control. This experiment attempts to use the new generation DSP—DigitalSignal Processor to implement the recognition task. The DSP chipTMS320C54XX is used to process the picture of the vehicle distillinformation of the license plate and recognize the vehicle license plate.The first part of the thesis is about the background and meaning of thevehicle license plate recognition system. Consequently we analyze theenvironment of the experiment. In the next part we analysis thefundamental theory and technique of the image processing including thecollection of picture of vehicle distill of the license plate segmentationalgorithm of character. Then we put forward several methods to distill thefeature of the characters. On the basis of the above-mentioned researchwe make the template matching and recognize the characters.Keywords: Vehicle

(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: ...................................

嵌入式车牌识别系统方案书(2010-2-21)

一进一出车牌识别停车场 管理系统 （初稿） 方 案 书 制作单位：成都风之行科技有限公司 制作时间：2015年12月

目录 第一章需求分析 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2系统整体设计需求 (1) 1.3前端子系统功能要求 (2) 1.3.1车辆检测功能 (2) 1.3.2图像抓拍功能 (2) 1.3.3光线补偿功能 (2) 1.3.4车牌自动识别功能 (2) 1.3.5 刷卡功能 (3) 1.3.6 道闸遥控/手动开关功能 (3) 1.3.7 系统联网功能 (3) 第二章系统总体设计 (4) 2.1 设计原则 (4) 2.2 技术路线 (4) 2.3 遵循的标准 (5) 第三章系统详细设计 (7) 3.1 系统概述 (7) 3.2系统特性 (7) 3.3 具体系统设计 (8) 3.3.1出入口系统设计 (8) 3.3.2系统整体架构及工作流程 (10) 3.4 系统主要技术参数 (13)

第四章主要设备介绍 (15) 4.1嵌入式车牌识别停车场管理主机 (15) 4.1.1技术特点 (15) 4.1.2规格参数 (15) 4.1.3功能特点 (16) 4.2 停车场专用车牌自动识别软件 (16) 4.2.1 技术特点 (17) 4.2.2 技术指标 (17) 4.2.3 技术优势 (17) 4.3停车场系统控制器 (19) 4.3.1特有功能及特点 (19) 4.3.2常规功能 (19) 4.3.3规格参数 (20) 4.4停车场专用视频采集器 (21) 4.4.1功能特点 (21) 4.4.2规格参数 (21) 4.5停车场专用闪光灯 (22) 4.5.1规格参数 (22) 4.6停车场专用中文LED显示屏 (22) 4.6.1功能特点 (23) 4.6.2规格参数 (23) 4.7停车场专用语音模块 (23) 4.7.1规格参数 (24) 第五章收费管理软件功能简介 (25) 5.1、前端通信控制 (25) 5.1.1、信息采集与识别 (25)

开题报告(基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现)(可编辑修改word版)

西安科技大学 毕业设计(论文) 开题报告 题目基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现院、系(部) 通信与电子信息工程学院 专业及班级电子信息工程专业 姓名 学号 指导教师 日期

西安科技大学毕业设计(论文)开题报告

[7]陈振学,汪国有,刘成云. 一种新的车牌图像字符分割与识别算法[J]. 微电子学与计算机, 2007,(02) . [8]朱正礼. 基于三层BP 神经网络的字符识别系统的实现[J]. 现代计算机, 2006,(10) . [9]刘静,周静华,苏俊连,付佳. 基于模板匹配的车牌字符识别算法实现[J]. 科技信息(科学教研), 2007,(24) . [10]苏厚胜. 车牌识别系统的设计与实现[J]. 可编程控制器与工厂自动化, 2006,(03) . [11]胡振稳, 尹朝庆. 基于BP 神经网络的车牌字符识别的研究[J]. 电脑知识与技术(学术交流), 2007,(02) [12]蒋良孝, 李超群. 基于 BP 神经网络的函数逼近方法及其 MATLAB 实现[J]. 微型机与应用, 2004,(01) [13]崔屹. 数字图象处理技术与应用. 电子工业出版社. [14]董长虹. MATLAB 图象处理. 国防工业出版社. [15]董长虹. MATLAB 神经网络与应用国防工业出版社. [16]MATLAB6.5 辅助图象处理.飞思科技产品研发科技中心. [17]H. S. Kim et al, "Recognition of a car number plate by a neural network", Proc. of Korea Information Science Society(KISS) fill conference，Vol. 18, NO. 2, pp. 259-262，1991. [18]Jang-Hee You，Byung-Tae Chun and Dong-Pil Shin，“A Neural for Recognizing Characters Extracted form Moving Vehicles”，World Congress On Neural Network, pp162-166，1994. [19]M. Momozawa，M．N omua,T.Namai and K. Morisaki,"Accident Vehicle Automatic Detection System by Image Processing Technique”,pp.566-570, 2004..

基于Matlab的车牌识别(完整版)

基于Matlab的车牌识别 摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。 一、设计原理 车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。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车牌号码、车牌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。某些车牌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。 二、设计步骤 总体步骤为： 车辆→图像采集→图像预处理→车牌定位

→字符分割→字符定位→输出结果 基本的步骤： a.车牌定位，定位图片中的车牌位置； b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来； c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。 车牌识别过程中，车牌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。 (1）车牌定位: 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车牌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，找到符合汽车车牌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车牌区域，并将其从图象中分割出来。 流程图: （2）车牌字符分割 : 完成车牌区域的定位后，再将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 导入原始图像 图像预处理增强效果图像 边缘提取 车牌定位 对图像开闭运算

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

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

基于MATLAB的车牌识别系统(含源文件)

基于MATLAB的车牌识别系统

目录 2 一、车牌识别研究背景及现状分析：............................................................................ 错误！未定义书签。 二、设计原理： (3) 三、设计步骤 (4) （一）、预处理及边缘提取 (4) （二）、牌照的定位和分割 (7) （三）、字符的分割与归一化 (9) （四）、字符的识别 (10) 三、设计结果及分析 (12) 四、总结 (13) 五、参考文献 (13) 基于MATLAB的 内容摘要 本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。 关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别

一．车牌识别的研究背景及现状分析 （一）研究背景 随着我国经济的发展，综合实力的增强和城市化进程的加快，国内各大城市交通管理能力将面临重大考验。近年来，各主要城市都将城市智能交通系统（ITS）的建设作为改善城市交通状况的重点，以缓解城市交通管理的压力，车牌识别系统作为智能交通系统的主要技术之一也得到了很大的发展。 随着ITS在国内的大范围应用，其系统化的方向发展逐渐确立。ITS系统不再是简单的车辆处理系统，而是涵盖道路监控、车辆记录、违章处理、高/快速路管理、智能停车管理等多个方面的综合化系统。而随着各行业间边界的模糊化，跨行业项目的需求越来越多。在技术进步的过程中，“行业跨越”以及智能交通产品的“民用化”，将成为今后一段时间内ITS行业系统化的一个主要趋势。 （二）现状 目前，国内的ITS 产业仍然处于起步阶段，在产业链中，电子地图商、导航终端商、嵌入式操作系统均已经具备产业规模，而所欠缺的环节则是对实时交通信息的采集和处理系统。车牌识别系统是城市智能交通管理系统的一个重要组成部分，广泛用于是针对公路行驶的机动车辆进行实时监控的智能化交通系统，电子收费，交通违规管理，安全停车管理等重要领域。 二、系统构成 车牌识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样车最为有效地方法。车牌识别系统包括摄取的汽车图像，车牌号码的识别，车牌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，如下图所示。 图1 车牌识别系统流程图

基于STM32的车牌识别系统

基于STM32的车牌识别系统 一、系统概要 本系统以STM32F103RBT单片机为主控，控制OV7670摄像头（带FIFO）进行图像采集，通过模式识别、匹配，最后获得车牌的识别结果。为尽大可能的提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频。识别主要过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割、字符匹配五过程。 二、系统框图 三、识别原理 1、图像采集 图像通过OV7670摄像头进行数据采集，采集的图像大小为320*240像素，像素格式为RGB565。每个像素由两字节组成，第一字节的高五位是R，第一字节的低 三位和第二字节的高三位组成G，第二字节的低五位是B。图像通过STM32单片机 读取，并将数据进行特殊处理后，显示于TFT显示屏上。 2、二值化分析 摄像头的数据在采集过程中，对每个像素进行二值化处理，即设定R、G、B的阈值。通过二值化处理，将像素值分为全黑0x0000和全白0xffff两种。同时通过程 序分析出每行的跳变点。分析跳变点的目的是识别出车牌区域。 3、识别车牌区域 通过二值化分析出各行的跳变点，车牌区域处由于字符，导致跳变点明显较多，约大于15个，通过跳变点的分析和判断，即可识别出车牌区域位置。如下图中左 侧红色标记点，即为各行的跳变点数目。本系统程序中设定跳变点大于15个，在 连续行存在多个跳变点大于15的位置处，将起始位置设定为车牌区域的上边边界 Y_up，结束位置设定为车牌区域的下边边界Y_down。再通过RGB-HSV颜色转换， 识别出车牌区域的左边边界X_left和右边边界X-right。这样既可获取车牌区域的准 确边界，如下图蓝色边框范围。