第16卷第2期 郑州轻工业学院学报(自然科学版) V o l.16 N o.2 2001年6月JOU RNAL O F ZH EN GZHOU I N ST ITU TE O F L IGH T I N DU STRY(N atural Science)Jun.2001文章编号:10041478(2001)02004704
车辆牌照识别系统综述
王广宇
(郑州轻工业学院应用数理系,河南郑州 450002)
摘要:基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统——车辆牌照识别系统,一般要先对原
始图像进行转换、压缩、增强、水平校正等预处理,再用边缘检测法对牌照进行定位与分割,而
字符识别多采用特征提取与模式匹配等方法.从中可以看出:多种预处理与识别技术有机结合
以提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识
别研究的两个重要发展趋势.
关键词:模式识别;图像增强;字符;人工智能;车辆牌照识别系统
中图分类号:T P391.41 文献标识码:A
0 引言
20世纪90年代以来,我国在基础设施的建设上加快了步伐,相比之下,道路管理监控以及科学收费软件等设施建设却显得相对滞后.针对这种情况,管理部门已着手进行诸如交通信号自适应控制系统、智能交通监控系统、GPS车辆管理及导航系统、不停车自动收费系统等智能化交通管理系统的研制,其中高速公路不停车自动收费系统是基于非接触式(也称R F射频技术)I C卡和车辆牌照字符识别技术的车辆缴费信息综合管理系统.该系统基本工作原理为:1)当车辆驶入路卡的天线感应区,收费系统自动检测随车I C卡中记录的牌照号码、预存款项金额、车辆及车主的信息,车型识别子系统同时对车辆的车型、吨位等进行鉴别;
2)系统根据接收到的I C卡内容以及车型识别信息计算通行费用,并将结果回写于射频I C卡内;3)若预交款额充足,完成交费即正常放行,否则降下停车护栏,并向管理人员发出警报.若车辆逃遁,则启动自动跟踪摄像机拍摄车辆牌照.由于牌照是机动车辆管理的惟一标识符号,因此车辆牌照识别系统(veh icle licen se p late recogn iti on system)要具有较高的识别率,同时对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响也应有较大的鲁棒性,并能满足实时性的要求.
1 车辆牌照识别系统原理
车辆牌照识别系统的基本工作原理为:将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入计算机进行预处理,再由检索模块对牌照进行搜索、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,规整后输入字符识别子系统进行识别.
2 车辆牌照识别系统组成
2.1 图像预处理
摄像机拍摄的图像通常是以BM P格式存入计算机的,为了便于牌照的分割和字符的识别,原始图像应
收稿日期:20000404
作者简介:王广宇(1969),男,湖南省长沙市人,郑州轻工业学院讲师,主要从事固体电路与计算机研究.
具有适当的亮度和对比度.但由于摄像部分位于户外,车辆牌照不整洁,光照条件不好,摄像头与牌照的距离或角度不合适以及车速较快等因素的影响,图像可能模糊、歪斜或缺损,因此需要对原始图像进行预处理.
2.1.1 图像转换及压缩
BM P 格式是以象素为单位记录图像的,每个象素点均由红、
绿、蓝3色组成,每个色彩通道的颜色值均由8位字节表示.然而,除了少数文献[1,2]提到可借助色彩信息对牌照进行检测与分割外,绝大多数牌照识别系统采用不含色彩信息的灰度图像,即图像中每个象素仅用1个8位字节表示其亮度值.
要使处理速度达到实时的要求,就要对图像进行压缩.实验证明,16p ixel ×16p ixel 就足够保持输入字符的形状[3],确保识别的正确性.对图像进行压缩应选择合适的压缩比,防止丢失字符信息,造成识别错误.图像压缩的算法较多,行程编码算法(RL C )、滑动窗口压缩算法[4]等在字符识别系统中运用较多.
2.1.2 图像增强
由于车辆牌照识别系统需全天候工作,自然光照度的昼夜变化会引起牌照图像的对比度严重不足,若无理想的补充光,就可能造成图像字符不清,甚至无法识别.因此,图像增强处理无论对改善牌照图像的可辨认度,还是简化字符的定位与分割,都是很有必要的.增强图像对比度的方法有灰度线性变换[5]、图像平滑处理和线性滤波器[2]等.
2.1.3 图像水平校正
对车辆牌照进行拍摄时,须调整摄像机角度以保持牌照横向边缘的倾斜度尽可能小,并且让牌照在整幅图像中处于相对居中的位置,即图像的视觉中心上.但是,摄像机通常安装在路边或高处,这会产生车辆牌照与摄像头成像平面不平行、图像倾斜、图像变形的问题,影响牌照的检测与分割.针对图像旋转倾斜的问题,文献[6]提出了基于区域生长算法的牌照校正方法.通常情况下,图像的水平校正放在牌照的二值化、分割,甚至是字符的切分之后进行,这样可使图像处理的运算量大大减少.
2.2 牌照的定位与分割
牌照的定位与分割是牌照识别系统的关键技术之一,其主要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分割出来,供字符识别子系统识别.由于牌照图像在原始图像中是很有特征的一个子区域,确切地说是水平度较高的横向近似长方形,它在原始图像中的相对位置比较集中,而且其灰度值与周围区域有明显的不同,因而在其边缘就会形成灰度突变的边界,这就便于通过边缘检测来对灰度图像进行分割.所谓边缘检测就是寻找灰度值发生急剧变化的区域,可以用图像灰度的一阶偏微分(梯度算子 )和二阶偏微分(拉普拉斯算子 2)的值来判定边缘点,亦可将图像与二维高斯(Gau ssian )函数经拉普拉斯运算的函数 2h (x ,y )进行卷积后检测出来[7].基于图像轮廓线(边缘线)的牌照图像定位算法[8,9],对特征明显的牌照图像定位和分割十分有效,且算法简便可行.
统计投影直方图的方法[10]是通过对原始图像在水平和垂直2个方向的灰度投影直方图案的分析来确定牌照位置的.将原始图像进行二值化后再运用投影直方图的方法可确定牌照在整个图像中的位置[2],也可以利用牌照的四边形区域的几何特点,通过检测四边形的边框或四角来确定牌照的位置[1].
2.3 字符识别的预处理
由于拍摄时的光照条件,牌照的整洁程度,摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变等因素都会不同程度地造成牌照字符边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均,致使字符提取困难,影响字符识别的准确性,因此,需要在识别前对字符进行有针对性的预处理.
2.3.1 图像二值化
一幅8位的灰度图像仍有256个灰度等级,对此灰度图像进行二值化实质上是将图像中的每个象素按一定规则进行分类,也就是将图像转换成只有2个等级(黑、白)的二值图像.最简单的分类规则是依据区域相似性和不连续性,取一灰度阈值,大于此阈值的象素点置为黑(或白),而小于此阈值的象素点置为白(或黑).在阈值选取时,为了简化运算,可以取图像灰度平均值为阈值[2];为解决光照不均的问题,可以采取牌照字符分别二值化的方法[10],即先对牌照图像进行字符分割,再对分割出来的字符分别进行梯度统计,取得各自不同的阈值进行分类;也可在二值化过程中引入图像纹理分析[5,11],即判定了字符笔划边缘后再对阈值进
?84? 郑州轻工业学院学报(自然科学版)2001年
行调整,这样,图像二值化的效果好于灰度直方图取阈值方法.此外,也有部分牌照检测系统根据彩色牌照图像的色度、亮度和饱和度来确定阈值,直接将彩色图像转换为二值图像[1].
2.3.2 牌照字符的切分
经过牌照字符图像的分割与二值化,得到的是一个只包含牌照字符的水平条形区域,为了进行字符识别,需要将牌照字符从二值图像中分割出来.通常车辆牌照的字符大小、字体以及排列间隔都有一定的规律,绝大多数只有一行,由7位字符组成:第一位是汉字,代表车辆所属省份,或是军种、警别等有特定含义的字符简称,第二位为大写的英文字符,一个圆点间隔之后的第三位是英文字母或数字,其余的4位均为数字.文献[5]就充分利用了牌照字符固定的高宽比和间距作为经验知识对牌照图像进行精确的字符定位切分.该方法在分割前先估算出字符宽度、间距,并从图像竖直方向的投影直方图定出字符的开始位置,再参照估算值逐个定位切分全部字符.另一种切分方法[6,9]则是根据牌照图像竖直投影直方图的期望与方差确定一个阈值,阈值过大或过小都会影响切分的准确性,因此阈值可依据切分结果进行重新调整.实际上,受车辆牌照有污斑或剥落等因素的影响,图像会有较大的噪声干扰,图像二值化过程中会有部分信息丢失,造成待分割的牌照字迹模糊,相邻字符粘连,甚至残缺不全,严重影响切分结果,所以,参考牌照字符特点的分割方法是有效的.
2.3.3 字符的细化
对字符识别来说,字符笔划的宽度信息冗余有可能导致识别错误.为此,需对字符进行细化处理,除去冗余的部分,仅保留构成字符骨架的线宽为1p ixel 的笔划中心线.字符的细化有利于字符几何特征的提取,减少识别运算量,提高识别率.
字符细化的算法主要有串行算法和并行算法2种.串行算法是按一定的次序对字符边缘的象素进行迭代检测,按约定判据确定象素的删留,层层“剥离”而留下字符的骨架;并行算法与此类似,但无需逐点进行,因而实现简单,速度更快.文献[12]提出一种并行的自适应细化算法(A TA ),将字符笔划中象素点的连接结构分为一般、复杂和特殊3种形态,并分别设计结构模板(如条形模板、T 形模板、Y 形模板等)来检测笔划上相邻象素点的删留,较好地防止了字符在T 形连接和拐角处的交接点畸变,同时也防止了长直笔划被截断造成的字符失真.另一种基于字符笔划轮廓的细化算法[13]首先对字符进行轮廓跟踪,然后检测轮廓形状的拐点,再将相邻2拐点之间的轮廓线定为该方向上的向量段进行匹配,构成笔划,最后把完整的笔划归整而得到字符骨架.通过比较可知,该算法很好地保持了字符的整体结构,细化后的字符骨架最接近字符的原结构.
2.4 字符的识别
牌照字符识别系统的关键是字符特征提取和模式匹配,主要有以下几种方法:1)利用字符的结构特征和
变换(如Fou rier 变换、Karhunen 2L oeve 变换[14]等)进行特征提取
.该方法对字符的倾斜、变形都有很高的适应性,但运算量大,对计算机性能要求较高.2)利用字符的统计特征进行特征提取.如提取字符号的投影特征、网格特征和轮廓特征组成字符特征矢量,进行特征匹配的方法[10],识别率就比较高.3)基于字符结构分析的识别方法.该方法可以识别有较大旋转、变形、缩放的字符图像,但需要进行复杂的字符笔划分析和抽取,对牌照字符图像质量要求较高.4)模板匹配法.由于车辆牌照字符中只有26个大写英文字母,10个阿拉伯数字和约50个汉字,字符集合较小,所以该方法对于有轻微变形、笔划缺损、污迹干扰的字符图像有较好的识别率,总体识别率超过90%[6],同时也可以满足实时性的要求.此外,还可以将神经网络模型运用于模式识别系统进行牌照字符识别[15,16].
3 结论
近年来,在车辆牌照字符识别系统的研究领域出现了许多切实可行的识别技术和方法.从这些新技术和新方法中可以看到2个明显的趋势:1)单一的预处理和识别技术都无法达到理想的结果,多种方法的有机结合才能使系统的有效识别能力提高;2)在有效和实用的原则下,结合神经网络和人工智能的新技术的应用是一个研究方向,它将为智能交通管理系统在公路建设和管理中的普及打下基础.
?94? 第2期王广宇:车辆牌照识别系统综述
参考文献:
[1] 郁梅.基于视觉的车辆牌照检测[J ].计算机应用研究,1999,(5):65—67.
[2] 廖金周,宣国荣.车辆牌照的自动分割[J ].微型电脑应用,1999,(7):32—34.
[3] D arw iche E ,Pandya A S ,M andalia A D .A u tom ated op tical recogn iti on of degraded characters [J ].
SP IE ,1992,1661:27—32.
[4] N elson M .T he data com p ressi on book [M ].San M ates ,CA :M and T Book s ,1992.
[5] 张引,潘云鹤.面向车辆牌照字符识别的预处理算法[J ].计算机应用与研究,1999,(7):85—87.
[6] 叶晨洲.车辆牌照字符识别系统[J ].计算机系统应用,1999,(5):10—13.
[7] A bh ijit S Pandya ,Robert B M acy .神经网络模式识别及其实现[M ].徐勇译.北京:电子工业出版社,
1999.35—55.
[8] 韩永强,李世祥.汽车牌照子图像的定位算法[J ].微型电脑应用,1999,(3):14—16.
[9] 王少杰.货运列车车型车号自动分割和识别算法[J ].模式识别与人工智能,1998,11(3):328—334.
[10] 李宏升.利用牌照识别技术的停车场安全防盗系统[J ].计算机系统应用,1999,(5):14—16.
[11] 叶晨洲,廖金周.一种基于纹理的牌照图像二值化方法[J ].微型电脑应用,1999,(6):28—29.
[12] 朱学芳.一种自适应细化方法[J ].模式识别与人工智能,1997,10(2):140—145.
[13] 沈亮,程乾生.一种新的文字细化算法[J ].模式识别与人工智能,1997,10(3):232—237.
[14] 郭军.发展中的文字识别理论与技术[J ].电子学报,1995,23(10):184—187.
[15] 王年.人工神经网络在公路车辆管理中的应用[J ].电子技术应用,1998,(9):11—12.
[16] 荣辉,张济生.人工神经网络及其现状与展望[J ].电子技术应用,1995,(10):4—5.
The survey on veh icle licen se plate recogn ition system
W AN G Guang 2yu
;D ep t .of A pp lied M a ths .and P hy sics ΨZ heng z hou Inst .of L ig h t Ind .ΨZ heng z hou 450002ΨCh ina Γ
Abstract ΠT he veh icle licen se p late recogn iti on system is an in telligen t traffic con tro l system based on i m age and techn ique of character recogn iti on .In th is system Κthe o riginal i m age is first tran sfo rm ed Κcom p ressed Κenhanced and ho rizon tally rectified Κthen Κthe licen se p late is fixed in a po siti on and cu t ap art by verge exam inati on Κw h ile the characteristic ex tracting and m odle m atch ing are u sually u sed in character recogn iti on .It show s that com b ined p retreatm en ts and recogn iti on techn iques can i m p rove the ab ility of recogn iti on Κand the com b inati on of neu ral netw o rk and artificial in telligence under the p rinci p le of efficiency and p racticality w ill be tw o m aj o r developm en t trendencies of p arttern recogn iti on .
Key words Πp attern recogn iti on Μi m age enhancem en t Μcharacter Μartificial in telligence Μveh icle licen se p late recogn iti on system ?05? 郑州轻工业学院学报(自然科学版)2001年
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
计算机图形学 课 程 设 计 题目名称：汽车车牌识别系统的设计综述班级： 学号： 学生姓名：
汽车车牌识别系统的设计综述 摘要 车牌的自动识别是计算机视觉、图像处理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, 是实现交通管理智能化的重要环节, 主要包括车牌识别、字符预处理和特征提取三个关键环节。 车牌识别包括车牌定位、灰度（或彩色）图像二值化、字符切分及字符识别等。 图像预处理包括图像灰度变换、图像增强、图像二值化、梯度锐化、噪声去除、倾斜度调整、车牌边框去除、字符分割、尺寸标准归一化、紧缩重排。 特征提取本文采用逐象素特征提取法来对支付进行识别。 理论上，本系统可以对中国大陆普通汽车车牌的字符进行识别。 关键词：车牌识别，图像预处理，特征提取
引言 1.1 问题概述 随着我国汽车产业的飞速发展，大量在公共场合的汽车需要得到监管，为了更好地进行管理，必须对车辆进行一种确认，而车牌识别就是其中最有效的确认方法，汽车车牌识别VLPR 是Vehicle License Plate Recognition 的简称，他是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems，ITS)的一个重要组成部分。车牌识别技术的运用使得“大输入小输出”成为了可能——输入一幅很大存储量的图像，输出时仅仅是很小存储量的数字，这必然使得其在大量存储和管理数据库相连等方面有无可替代的优越性。车牌识别技术在高速公路收费站、路口监测(电子警察)、大型停车场等场所具有广阔的发展前景。 1.2 目的和意义 车牌识别LPR[1]是智能交通系统(ITS)的一个重要组成部分。在社会生活，治安管理等方面有很大的作用。车牌识别技术的运用使得“大输入小输出”成为了可能——输入一幅很大存储量的图像，输出时仅仅是很小存储量的数字，这必然使得其在大量存储和管理数据库相连等方面有无可替代的优越性。 由于光照、气候引起的车牌图像上字符光照不均，车牌本身污损造成的字符笔画不清和字符间粘连，汽车行驶速度较快，使拍摄出的车牌字符产生变形、模糊不清，因此图像需要增强。另外又由于拍摄角度及拍摄点的高度、路面的倾斜等情况造成了车牌图像的倾斜，从而需要对车牌进行校正。另外字符的识别也是一个重点问题。 1.3 思路和方法 借助数字图像处理和模式识别技术，我们对车牌图像依次进行以下处理：彩色的256 色的BMP 图进行灰度转换－>图像增强－>图像二值化－>梯度锐化（Roberts 梯度算子）->离散点噪声去除->倾斜度调整->边框切除->字符切割->字符尺寸归一化->字符紧缩重排->神经网络的字符识别，最后得出车牌字符。
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
Matlab程序设计任务书 分院（系）信息科学与工程专业 学生姓名学号 设计题目车牌识别系统设计 内容及要求： 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。 1.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。 2.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。 3.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。 进度安排： 19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周：课程设计选题与题目分析 20周：程序设计编程实现 20周：课程设计验收与答辩 指导教师（签字）： 年月日学院院长（签字）： 年月日 目录
一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 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。 二、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。 三、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；
智能车牌识别系统 智能车牌识别系统是采用车牌识别技术做为基础，应用与停车场、高速路口、收费通道等场所的车辆管理系统。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车牌信息（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。 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。汽车车牌号码是车辆的唯一“身份”标识，智能车牌识别系
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，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、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。 智能车牌识别系统的几种应用方式： 1、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，智能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车牌号码并与系统中的“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。 2、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，将违章车辆的车牌号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用智能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。 3、车辆出入管理 将智能车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的车牌号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。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，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况。
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
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!未指定书签。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内终端机上自助缴费或关注车场公众号后在车主手机上缴费出场，也可以到出口让停车机器人扫车主手机付款二维码自动扣费开闸。如遇设备故障或其他异常情况车主可以通过出入口停车机器人上的帮助对讲按钮与管理人员手机远程对讲，计费，开闸，异常处理。这样我们就真正做到任何情况都完全无人值守了。 无人值守，自主缴费系统三种缴费模式 1.场内终端扫手机付款码： 场内终端机无信号手机脱网情况依然可以微信，支付宝，现金支付。功能
车牌自动识别停车场管理系统 设 计 方 案 xxx科技有限公司 地址： 电话：手机： 网址： QQ: 智能停车场解决方案 第一章背景
随着我国机动车增长速度的加快，停车场管理系统已经被广泛的应用起来，使车辆管理更加科学化，正规化。经过几年的推广应用，在广泛使用的同时，也发现了一些弊端和漏洞 一、月租卡与车无法准确对应 现有系统，当月租用户刷卡出入车场时，无法自动判定该卡是否对应该车，这样就造成了，用户卡片随意互借，丢失计时卡，车辆数目不准确，用不法手段获取他人月租卡进行高档车辆盗窃的严重安全隐患。 二、临时卡无法自动录入车牌 现有系统，当临时卡用户进入车场时，无法自动在数据库中存储牌照号，这样在查询停车场中某辆临时停放车辆的进出情况时，会变得非常麻烦，无法快速查找。需要依次调取所有进入车辆图片进行人工辨别。同时也无法对离场临停车辆进行车牌和卡片的双重验证，同样也存在安全隐患。 三、车辆进出效率低下。 现在小区规模越来越大，业主车辆越来越多，在经过停车场管理系统刷卡验证时，经常会出现业主找卡，忘记带卡，刷卡时无法靠边的情况，这样就严重影响了通行速度，造成车辆拥堵。在上下班高峰期的时候这种情况尤其严重。 针对以上的系统弊端和漏洞，我公司通过多年的技术研发和验证测试，推出了目前最先进的车牌自动识别系统，作为停车场系统的子系统，通过计算机的图像处理自动识别记录车牌，辨别同一车牌的车辆出入场时是否一致，是目前识别速度最快的车牌识别系统。其软件模块可以嵌入到停车场系统软件中，配合硬件共同实现车牌自动识别功能，使停车场系统更加完善精确。 在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向，车牌自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。 第二章关于车牌识别技术
一、中外文献资料目录 [1] 方兴东，王俊秀．博客：e时代的盗火者．机械工业出版社，2003年8月． [2] 萨师煊，王珊．数据库系统概论[M]．北京：高等教育出版社，2000年2月，247-249． [3] Julia Case Bradley, Anita https://www.doczj.com/doc/421958467.html,spaugh.C#.NET 程序设计[M].北京：清华大学出版社,2005年1月， 50-123. [4] 微软公司．Web应用开发——https://www.doczj.com/doc/421958467.html, 2.0．高等教育出版社，2007年7月． [5] 刘锦楠万云龙.HTML语言务实[M].北京：机械工业出版社，2005年6月，50-112. [6] 微软公司．SQL Server 2005 数据库开发与实现．高等教育出版社，2009年8月． [7] 微软公司．.NET Framework 2.0 程序设计．高等教育出版社，2007年7月． [8] 微软公司．Visual C# 2005 程序设计语言．高等教育出版社，2008年2月． [9] Stephen Walther. https://www.doczj.com/doc/421958467.html, 3.5 Unleashed. Sams, January 7, 2008. [10] 胡海璐，彭接文，胡智宇等.XML Web Services高级编程范例,北京:电子工业出版社,2003:36-37. [11] 韩小良等编著.Excel＋SQL Server数据库管理技术详解.机械工业出版社,2008-6-1. [12] 慕西亚诺（Musciano，C.），肯尼迪（Kennedy，B.）著，技桥译. HTML和XHTML权威指南.清华大学出版社,2004-6-1.
第16卷第2期 郑州轻工业学院学报(自然科学版) V o l.16 N o.2 2001年6月JOU RNAL O F ZH EN GZHOU I N ST ITU TE O F L IGH T I N DU STRY(N atural Science)Jun.2001文章编号:10041478(2001)02004704 车辆牌照识别系统综述 王广宇 (郑州轻工业学院应用数理系,河南郑州 450002) 摘要:基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统——车辆牌照识别系统,一般要先对原 始图像进行转换、压缩、增强、水平校正等预处理,再用边缘检测法对牌照进行定位与分割,而 字符识别多采用特征提取与模式匹配等方法.从中可以看出:多种预处理与识别技术有机结合 以提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识 别研究的两个重要发展趋势. 关键词:模式识别;图像增强;字符;人工智能;车辆牌照识别系统 中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 0 引言 20世纪90年代以来,我国在基础设施的建设上加快了步伐,相比之下,道路管理监控以及科学收费软件等设施建设却显得相对滞后.针对这种情况,管理部门已着手进行诸如交通信号自适应控制系统、智能交通监控系统、GPS车辆管理及导航系统、不停车自动收费系统等智能化交通管理系统的研制,其中高速公路不停车自动收费系统是基于非接触式(也称R F射频技术)I C卡和车辆牌照字符识别技术的车辆缴费信息综合管理系统.该系统基本工作原理为:1)当车辆驶入路卡的天线感应区,收费系统自动检测随车I C卡中记录的牌照号码、预存款项金额、车辆及车主的信息,车型识别子系统同时对车辆的车型、吨位等进行鉴别; 2)系统根据接收到的I C卡内容以及车型识别信息计算通行费用,并将结果回写于射频I C卡内;3)若预交款额充足,完成交费即正常放行,否则降下停车护栏,并向管理人员发出警报.若车辆逃遁,则启动自动跟踪摄像机拍摄车辆牌照.由于牌照是机动车辆管理的惟一标识符号,因此车辆牌照识别系统(veh icle licen se p late recogn iti on system)要具有较高的识别率,同时对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响也应有较大的鲁棒性,并能满足实时性的要求. 1 车辆牌照识别系统原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为:将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入计算机进行预处理,再由检索模块对牌照进行搜索、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,规整后输入字符识别子系统进行识别. 2 车辆牌照识别系统组成 2.1 图像预处理 摄像机拍摄的图像通常是以BM P格式存入计算机的,为了便于牌照的分割和字符的识别,原始图像应 收稿日期:20000404 作者简介:王广宇(1969),男,湖南省长沙市人,郑州轻工业学院讲师,主要从事固体电路与计算机研究.
目录 一、摘要: (3) 二、设计目的和意义: (3) 2.1、设计目的： (3) 2.2、设计意义： (2) 三、设计原理: (2) 四、详细设计步骤: (2) 4.1、提出总体设计方案: (3) 4.2、各模块的实现: (4) 五、设计结果及分析 (20) 六、总结: (21) 七、体会 (22) 八、参考文献: (22)
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: 2.1、设计目的： 1、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。 3、通过本次二级项目的设计，能够综合运用所学理论知识，拓宽知识面，系统地进行电子电路的工程实践训练，培养工程师的基本技能，提高分析问题和解决问题的能力。 2.2、设计意义： 车辆牌照在交通系统管理中有着重要的作用，通过它可以检索车辆的各项重要信息，实现车辆的控制、运输安排、停车管理、自动收费、事故处理等功能，从而给交通系统的自动管理提供极大的方便。 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:
智能交通控制系统发展概述 随着城市的发展和车辆的增加，实行有效的交通控制以保证交通的通畅，已日益成为交通管理部门所面临的重要问题。简单的控制方式如定时控制、感应控制、单路口的孤立控制等已不能满足城市交通控制的需要，为了提高交通网络的运行效率，必须要建立一个智能的交通控制系统，能够根据车流量的变化自动调节红绿灯的时间长度，最大限度地减少十字路口的车辆滞流现象，有效的缓解交通拥挤、实现交通控制系统的最优控制，大大的提高了交通控制系统的效率。随着我国道路交通拥挤的问题日益突出，可以预见，智能交通控制系统将具有广大的应用前景。 1 国外智能交通控制系统的研究现状 20世纪80年代以后，世界各国的交通控制出现了前所未有的发展热潮，随着计算机技术和自动控制技术的发展，以及交通流理论的不断发展完善，交通运输组织与优化理论的不断提高，城市交通控制开始向信息化、智能化方向发展[1]。在20世纪90年代，发达国家已开始出现智能交通控制系统，并将城市交通控制系统纳入智能交通运输系统中，成为先进交通管理系统的重要子系统[2]。世界各国解决城市交通存在的问题，主要采用先进的交通控制方法。当今世界各国广泛使用的最有代表性且有成效的交通控制系统有澳大利亚的SCAT系统、英国的TRANSYT系统和SCOOT系统[3-5]。（1）TRANSYT(Traffic Network Study Tools)系统 自1968年问世以来，经历不断的改进，已经发展成为先进的TRAN-SYT/9型。该系统采用静态模式，以绿信比和相位差为控制参数，优化方法为爬山法。 作为最成功的静态智能交通控制系统，虽然已经被世界400多个城市所使用，但是由于其计算量较大，很难获得整体最优的配时方案，同时需要大量的路网几何尺寸和交通流数据。 （2）SCOOT(Split、Cyele and Offset Optimization Technique)系统采用联机实时控制的动态模式，对周期、绿信比和相位差进行控制，采用小步长寻优方法，相对TRANSYT 而言具有相当大的优势。但是SCOOT相位不能自动改变，现场安装调试时相当繁琐等也急需改进。
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
小区车辆管理系统文献综述 毕业设计(论文)文献综 摘要 小区车辆管理系统是一款对小区内车辆进行管理的软件，旨在提高车辆管理的效率、减少管理费用。本文首先介绍小区车辆管理系统的研究背景和意义;通过当前停车场的发展趋势和其它相关软件产品的不足，两个方面阐明本软件的价值，分析讨论开发车辆管理软件的意义和主要功能;并从软件的安全性、易用性、稳定性等方面分析软件开发过程中应该注意的问题，指出小区车辆管理系统能提高小区的管理效率和节省资金。然后，针对小区车辆管理系统中的具体应用，划分了该系统的几个功能模块，并结合实际情况分析数据的设计方法。最后针对小区车辆管理系统运行过程中可能出现的问题提出了解决方案，并从管理思想、软件、系统三个概念层次对小区车辆管理系统的开发与维护作了概括。 本软件采用Java语言和Structured Query Language Server 2005数据库开发而成。 关键词: 车辆管理软件系统 1 Abstract Residence community vehicles management system is a software which manage residential community vehicles. Seek to improve management efficiency and reduce management costs. This paper introduces Residence community Vehicle Management System research background and significance.Analyze the shortage of the current trend of development in car parking and other relevant software products , Clarify the software value From two aspects. Discussed the development of vehicle management
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。
车牌自动识别停车场管理系统 设计方案书 二O一三年一月一日 停车场系统专业设计开发公司 厂址：XX市宝安区43区安乐工业园A栋北区2楼 ：400-7888-992 网址：.szlechang.
智能停车场解决方案 第一章背景 随着科技经济的不断发展，汽车开始普及普通的家庭，大量的车辆为停车场的管理带来了新的问题。传统的停车场管理主要通过给进入车场的车辆分发IC 卡，记录车辆进出时间，作为计费的主要依据，不管是固定车辆还是临时车辆，进出停车场都必须在出入口停车刷卡后，才能进出停车场，在车辆出入繁忙的时段，这种管理方式往往造成塞车的现象，耽误车主宝贵的时间。 针对以上现象，XX市理昌智能科技XX推出了全新管理理念，利用车牌识别技术取代传统的IC卡技术，解决车辆进出时必须停下刷卡而造成的停车场进出口塞车现象。该系统是利用我公司车牌自动识别器控制器和软件模块，入场车辆不需停车的一种新型无障碍停车场管理系统。司机不需要在出入口停车，当车辆进入停车场入口时，车辆检测器触发，自动抓拍车辆照片，并识别车牌，将车牌，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传给管理计算机，车辆可无障碍进入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 第二章关于车牌识别技术 车牌识别技术（License Plate Recognition，LPR）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。 我公司识别核心汲取了国外及目前车牌识别算法的精华，并在此在基础上作了优化和改进，使得定位及识别的速度及准确性得到了很大的提升，特别是对光照的要求，因为过多地依赖环境无疑对安装及推广应用形成了障碍。由于安装位置的不固定性，车牌的反光，逆光，背光等因素将直接影响车牌的识别，改进过的算法对以上车牌的识别得到了很大提升。 DLL的集成识别模块形式和绿色免安装为客户集成带来了许多的便利，在线的及时学习及即时加入技术可以识别新的车牌汉字及即时提升识别的准确率。 第三章系统建设 3.1 系统作业流程图
毕业设计文献综述 计算机科学与技术 基于Web的车辆管理系统 摘要：基于web的车辆管理系统这个项目采用模块化的设计思想，在Windows XP操作系统环境下，搭建JSP运行环境JDK+TOMCAT，通过使用JAVA脚本语言完成动态的、交互的web服务器应用程序，使用微软公司的SQL SERVER 数据库管理系统，实现车辆档案管理、车辆报废、运营管理、车辆维修管理、车辆违章管理、车辆事故管理、驾驶员信息管理、驾驶员奖罚信息管理、管理员管理、用户管理等功能。 关键词：管理系统；数据库；模块化；RFID。 随着经济的逐渐增长，人们生活水平的提高，计算机科学日渐成熟，其强大的功能已为人们深刻认识，它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。随着计算机网络技术发展，Web 数据库技术已经成为应用最为广泛的网站架构基础技术在应用系统中，Web提供了与用户进行通信联络的有效手段，利用Web技术，实现Web服务器与数据库系统的连接，完成对数据的处理与查询，用户可以通过操作简单易学的浏览器来查询处理所需要的各种数据。 基于web的车辆管理系统是典型的信息管理系统，本系统采用B/S的设计结构，其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立起资料一致性和完整性强、资料安全性好的库。而对于后者则要求应用程序功能完备，易使用等特点。但一直以来人们使用传统人工的方式管理信息，这种管理方式存在着许多缺点，如:效率低、保密性差，另外时间长了，将产生大量的文件和资料，这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。 在《基于B/S结构的信息处理系统》中详细介绍了B/S结构。B/S结构，即Browser/Server（浏览器/服务器）结构，就是只安装维护一个服务器（Server），而客户端采用浏览器（Browse）运行软件。它是随着Internet技术的兴起，对C/S结构的一种变化和改进。B/S结构的主要特点是分布性强、维护方便、开发简单且共享性强、总体拥有成本低。但数据安全性问题、对服务器要求过高、数据传输速度慢、软件的个性化特点明显降低，这些特点是有目共睹的，难以实现传统模式下的特殊功能要求。 基于web的车辆管理系统采用B/S结构的模式设计，这种系统的优势在于系统简单、功能强大、扩展能力良好等性能。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览器来实现，极少部分事务逻辑在前端（Browser）实现，但是主要事务逻辑在服务器端（Server）实现，形成所谓三层3-tier结构。这样就大大简化了客户端电脑载荷，减轻了系统维护与升级的成本和工作量，降低了用户的总