西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现年级：■本科□专科 学生学号： 学生姓名：指导教师： 学生单位：技术职称： 学生专业：教师单位： 西南科技大学教务处制
车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，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，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++
Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++
地球磁场型车辆检测器/车位探测器安装说明书 参考指南（V1.0） 概述 地磁车辆检测器安装方式有两种： 一、埋入路面下安装。埋入路面下安装优点：车辆距离检测器安装固定后，其离车辆地 盘距离可控制在某个范围内（一般0.5米以内），需要埋设设备和牵引电缆线，要对路面挖掘安装空和引线槽。但工程量相对埋设线圈是很少的。另外灵敏度调节和其他参数设置可离线设置，相对占用车道时间也是很短的。所以该方式并不会在施工方面带来特别大的困扰。 二、道路侧（路）边安装。 也可选择路边安装。特别适合某些不能破坏路面或路面比较松软（安装后无法保证检测器位置长期不发生位移的）场合。这种场合下，能够在道路侧边安装仍能实现车辆检测，且综合考虑价格、性能因素，地磁检测器某种意义上将是唯一的有性价比的产品选择了。另外车道较窄，宽度不超过3~4米，可选择侧边安装方式，道路两侧各安装一个检测器，就可非常方便的检测每一侧车辆；如高速公路出入口匝道，一般很窄，就可直接将检测器安装在护栏上，非常方便，高速公路收费站的出入口，也可选择侧边安装（在收费亭上）。 安装方式一：埋入路面下安装
图一检测器埋设安装示意图 图一为车辆检测器在路面下安装示意图， 安装步骤如下： 1、在路面上挖掘或钻一个安装孔，宽度以能放入检测器为适宜，深度为0.2~0.6米。 2、在路面挖掘引线槽。 3、将套好（地磁检测器的）电缆线的PVC管放入槽中。 4、调节电缆线，将地磁检测器放入孔中，调整好距离地面高度H=0.2~0.4米。电缆线 要出于松弛状态。 5、往地磁检测器与安装孔间隙处填充固化且防水材料。 6、将电缆线连接到客户控制系统。 材料与安装要点： 1、PVC管选择不要太粗，比电缆线直径稍大，能套入电缆线为妥。 2、电缆线在PVC管中应处于适当松弛状态（不可处于紧绷状态），避免PVC管变形， 拉断电缆电气线。PVC与电缆出入口出要填充防水材料。 3、同样的，装PVC管的引线槽宽度以能埋下PVC槽为合适。 4、引线槽深度不能太浅，太浅，容易被车轮压塌该槽，并影响到其中的电缆性能，甚至 会压断。 5、安装孔与检测器间隙的填充材料可选用水泥或环氧树脂，沥青等，视情况而定。 参数调试： 1、参数预设置： 预固定好检测器（只要确实保证检测器不会移动，）。然后，根据参数设置步骤设置背景参数，灵敏度，反应设置，恢复设置等，可按参考下表。 表1 反应设置数恢复设置数灵敏度 小于5 小于5 30~200 高速100公里/小时 较高速60~100公里/小时 5~30 5~30 30~200 中速40~80公里/小时 20~30 20~30 30~200 大于30 大于30 30~200 低速10~40公里/小时 设置后，按规定速度范围，通过一辆汽车，应能被检测到，否则要检查检测器与安装孔是否有问题。 2、固化安装，如果预调通过，说明安装高度基本合适，检测器没有故障，可填入防水、 固化材料，进行防水和加固。 安装方式二：道路侧边安装 道路侧边安装是本检测器不同与线圈型检测器的鲜明特点，它由于这种特点，它可为客户提供更高的性价比，最小的施工量。
车辆检测传感器——地磁传感器简介 发布时间：2008年10月13日 Audo look6.0下载地磁传感器可用于检测车辆的存在和车型识别。这种利用车辆通过道路时对地球磁场的影响来完成车辆检测的传感器与目前常用的地磁线圈（又称地感线圈）检测器相比，具有安装尺寸小、灵敏度高、施工量小、使用寿命长，对路面的破坏小等优点，在智能交通系统的信息采集中必将起到非常重要的作用。 车辆检测传感器的现状 交通监控系统的主要目标是适应动态交通状况的变化。即通过采集交通数据并将其传输到交通管理中心，在中心进行分析，根据分析结果，中心通过控制车辆出入和信号灯，从而更好地管制交通；中心还可以利用这些数据在发生交通事故时迅速采取措施。同时管理中心可把采集的交通数据传给司机，这有助于减缓交通拥挤，优化行车路线。运用交通监控系统可以提高现有道路的通行能力，协调处理突发性交通事件，缓和交通阻塞，从而改善交通状况。数据采集系统在交通监控系统中起着非常重要的作用，所以研究有更高应用价值的数据采集系统是必要的。车辆检测传感器是数据采集系统的关键部分，传感器的性能对数据采集系统的准确性起决定作用。传统的交通数据采集是通过在路面上铺设地感线圈传感器，这种方法有以下缺点： 1.是线圈在安装或维护时必须直接埋入车道，这样交通会受到阻碍； 2.是埋置线圈的切缝软化了路面，容易使路面受损； 3.是工程施工时，出于无意或由于需要切断线圈的现象也会发生，结果常常使线圈无法使用； 4.是感应线圈易受到冰冻、盐碱或繁忙交通的影响； 5.是感应线圈寿命一般为二年，之后要破坏路面，重新铺设等。其它传感器如超声波传感器容易受环境的影响，当风速6级以上时，反射波产生漂移而无法正常检测；探头下方通过的人或物也会产生反射波，造成误检；红外传感器工作现场的灰尘、冰雾会影响系统的正常工作。 而且，以上几种传感器都是根据车长来识别车辆的类型，无法识别载重车辆。 在未来的智能交通运输系统中，交通数据采集器将大范围覆盖街道和公路，从而发挥数据采集的优势。传感器的检测准确度对区域监控方案的产生非常重要，所以用一种先进的、稳定准确的传感系统代替现有的落后的传感系统就成为一个亟待解决的问题。 另外，由于建设高速公路的投资较大，贷款筑路、收费还贷的政策早已深入人心。但是
交通道路标志牌检测与识别综述 一、背景综述 随着社会科技不断发展和进步，车辆已经普及到国内大部分家庭。汽车的普及极大方便了人们的出行、生活和工作，同时也不可避免的产生了很多的交通问题。据公安部交通管理局统计，2014年1月至10月，全国共发生道路交通事故426378起，造成87218人死亡、391752人受伤，直接财产损失20.2亿元。交通安全问题成为人们日常生活中最常见的问题之一，受到了政府、科研机构以及汽车生产厂家的高度重视。 解决交通安全问题的途径之一是准确、有效地设立道路交通标志，为驾驶员提供丰富的禁令、警告、指示等信息，从而起到减少交通事故的作用。为了确保交通标志的信息能够及时、准确地传达，交通标志自动识别系统(Traffic Sign Recognition,TSR)受到了各国学者的关注，其主要功能表现在以下几个方面： (1)用于驾驶辅助。交通标志识别的概念最早就是作为驾驶辅助工具被提出的。TSR系统在识别出交通标志后，可对驾驶员进行语音或视频等方式的提醒，甚至可以在必要的时候对车辆驾驶系统直接做出控制，从而确保驾驶安全。 (2)用于交通标志维护。由于交通标志通常放置于室外环境中，受自然环境(如风吹雨淋)及人为因素(如涂抹)影响，难免出现褪色、变形甚至坠落失踪现象，需要进行定期检查维护。通常，这一工作需安排专人专岗，工作量巨大且很难保证实时性和准确性。显然，一个有效的TSR系统是完成这一工作的理想方案。 (3)用于无人驾驶技术。无人驾驶汽车在近年来受到了越来越多的关注。从上世纪90年代起，国内外相继研发出了一系列无人驾驶汽车，其智能化逐渐提高，能够自动规划路线，避让障碍物等。使无人驾驶汽车具备辨认交通标志的能力显然是使其实用化的一个重要步骤。 TSR在计算机领域中是一个非常重要的分支研究领域，而图像检测以及处理是其主要手段，这是一个难度比较大的实景图形识别问题。在车载视觉系统中，如何有效地识别道路交通标志是一个非常重要的研究课题。 TSR包括三个重要模块：图像复原、标志检测、标志分类。交通标志的外观
微波交通检测器应用方案——T-11 V5 多目标追踪雷达 江苏志德华通信息技术有限公司 编辑者：高志鹏
1．Tracteh T-11 V5多目标追踪微波车辆检测器简介 1．1功能概述 ●Tractech T-11 V5多目标追踪微波车辆检测器（以下简称T-11 V5），是利用二维主动扫描式阵列雷达 微波检测技术，对路面发射微波，以每秒20次的扫描频率可靠地检测路上每一车道的目标，准确区分机动力、非机动力、行人等，可同时识别及跟踪最多64个目标对象。 ●可同时测量每车道的流量、平均速度、占有率、85%位速率、车头时距、车间距等交通数据，以及排队 长度、逆行、超速、ETA等报警信息，并可准确地测量区域内每个目标的位置坐标（X,Y）与速度（Vx, Vy）。 ●能进行大区域检测，沿来车方向正常检测区域至少可达160米，能同时检测至少6个车道，其中中间的 4个车道每条车道可以有4个精确的检测点，4条车道就可以配置16个精确的检测点。每个检测点就是一条线，这条线与路交叉成90度夹角，也就是垂直于路的方向。这些垂直于路的方向的检测线，就可以作为雷达的检测点，可以非常精确检测车辆接近并经过这些检测点时的状态 ●自动检测交通流的运行方向，进行车辆逆行检测统计。 ●采用前向安装的方式，可方便地利用既有杆件：信号灯杆、电警杆横臂、任一标志标牌、路灯杆上，具 有安装维护方便，不破坏路面，不影响交通，技术先进，成本低等特点。 ●可在全天候环境下工作，外壳达到IP67防护标准，并具有自校准以及故障自诊断功能。 ●可视化的图形化操作界面能实时显示每个目标在检测区域内被跟踪情况以及车辆即时速度、车辆长度等 实时信息。 1．2应用场合 T-11 V5 是一款革命性的通用交通管理雷达，可以用在交通管理领域的很多方面： 公路和交通管理系统
常用车辆检测传感器综述 前言随着城市规模的不断扩大以及人口持续增加，人们的工作生活越来越依赖于各种交通工具。经济不断发展，人们收入的增加，以及国家一系列的购车优惠政策，越来越多的人拥有汽车。城市各种车辆的增加给人们出行提供了方便，但是由于交通量的增加，容易造成交通拥堵，甚至出现交通事故。为了解决日益严重的交通问题，不能够仅仅依靠扩宽现有的道路或者修建新的道路，构建智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，简称ITS）此时解决日益严重的道路交通问题的有效办法，而车辆检测传感器则是ITS中最重要的交通数据采集部分。 实时准确地检测道路车辆的交通流信息并预测未来道路交通状况,进而将预测信息提供给交通控制中心,才可能有效避免交通阻塞,减少出行时间和交通事故的发生。精确和可靠的检测数据是在交通控制中进行合理的信号配时优化的基础，有效地利用实时的交通数据预测未来的交通状况,是实现有效的交通控制关键所在。本文集中介绍了集中生活中常用的几种固定式车辆检测传感器的原理和特点，分析了在不同环境中，车辆检测传感器的选择方式。 固定式车辆检测传感器一般包括感应线圈式检测器、超声波检测器、微波检测器、红外线检测器、视频检测器、磁力检测器以及声学检测器等。 一、感应线圈检测器 1.1 工作原理 感应线圈车辆检测器在检测过程中利用了涡流效应，即根据电磁感应定律，当金属导体置于交变磁场中时，导体内就会产生感应电流，在导体内形成闭合回路电流。检测器LC谐振电路产生一定频率的正弦振荡信号，同时，正弦振荡信号经互感线圈感应到埋设在路面的环形激励线圈上，使其周围空间形成正弦交变磁场。 图1 线圈检测系统组成示意图 其主要构成包括:埋于路面以下较浅处的绝缘线圈、路边拉紧盒到控制箱的数据输入线以及装于控制箱内的电子元件，如图1所示。环形线圈检测系统与控制中心的主控机通过电缆连接、通信，主控机可发送信号，设置检测器的检测周期等工作状态，并监测检测器故障；检测器则将检测数据如车辆计数、占有率等传送至主控机，以便完成控制系统的信息存储、优化配置、方案选择和事件检测等功能，实现系统的最佳控制效果。当汽车停在或驶过绝缘线圈,车辆的金属部分产生涡流电流,且电流方向与线圈电流的方向相反,因此,引起涡流电流产生的磁场与线圈电流产生的磁场方向相反,使得线圈磁场场强减小,而线圈磁场场强的减小使得振荡电路的振荡频率增加,从而引发电子元件向控制箱发出脉冲,以表征车辆的出现和经过。 1.2 典型应用 感应线圈车辆检测器具有稳定性好、技术成熟、正常使用寿命长、性价比和精确度高等
车辆检测技术的介绍 摘要：车辆检测是智能交通的组成部分，是实现智能化监测、控制、分析、决策、调度和疏导的依据。本文分析了智能交通中常用的车辆检测方式、环境适应性和优缺点及线圈检测和视频检测的应用。 1.引言 智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，ITS）在我国得到了广泛应用。车辆检测是智能交通系统的组成部分，通过车辆检测方式采集有效的道路交通信息，获得交通流量、车速、道路占有率、车间距、车辆类型等基础数据，有目的地实现监测、控制、分析、决策、调度和疏导。目前，车辆检测器的种类很多，如有线圈检测、视频检测、微波检测、激光检测、声波检测、超声波检测、磁力检测、红外线检测等。本文列举了几种国内智能交通中常用的车辆检测方式、环境适应性以及优缺点。 2.车辆检测方式特点比较 2.1线圈检测方式 通过一个电感器件即环形线圈与车辆检测器构成一个调谐电子系统，当车辆通过或停在线圈上会改变线圈的电感量，激发电路产生一个输出，从而检测到通过或停在线圈上的车辆。线圈检测技术成熟、易于掌握、计数非常精确、性能稳定。缺点是交通流数据单一、安装过程对可靠性和寿命影响很大、修理或安装需中断交通、影响路面寿命、易被重型车辆、路面修理等损坏。另外高纬度开冻期和低纬度夏季路面以及路面质量不好的地方对线圈的维护工作量比较大的。 2.2视频检测方式 视频检测方式是一种基于视频图像分析和计算机视觉技术对路面运动目标物体进行检测分析的视频处理技术。它能实时分析输入的交通图像，通过判断图像中划定的一个或者多个检测区域内的运动目标物体，获得所需的交通数据。该系统的优点是无需破坏路面，安装和维护比较方便，可为事故管理提供可视图像、可提供大量交通管理信息、单台摄像机和处理器可检测多车道。它的缺点是精度不高，容易受环境、天气、照度、干扰物等影响，对高速移动车辆的检测和捕获有一定困难。因为，拍摄高速移动车辆需要有足够快的快门（至少是1/3000S ）、
西南交通大学 毕业设计（论文） 基于视频的车流量检测算法研究 专业: 自动化 指导老师: 侯进 二零一零年六月
西南交通大学本科毕业设计（论文）第I页 院系信息科学与技术学院专业自动化 年级2006级姓名安伟 题目基于视频的车流量检测算法研究 指导教师 评语 指导教师(签章) 评阅人 评语 评阅人(签章) 成绩 答辩委员会主任(签章) 年月日
毕业设计任务书 班级自动化2班学生姓名安伟学号2006 专业自动化 发题日期：2010 年1月1 日完成日期：2010 年6 月15 日 题目基于视频的车流量检测算法研究 题目类型：工程设计√技术专题研究理论研究软硬件产品开发 一、设计任务及要求 车流量信息是交通控制中的重要信息，其检测在智能交通系统中占有重要地位。基于视频图像处理技术的车流量检测系统，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，经过对视频图像的处理分析可以进行车流量的实时检测。基于视频的车流量检测系统有易安装、维护及实现方便等明显的优势，非常有利于交通系统的管理及控制。具体要求如下： 1. 对图像进行预处理 2. 进行车流量的统计 3. 人机界面简单清楚友好 二、应完成的硬件或软件实验 采集视频图像，对图像进行分析处理，完成车流量的统计，与实际通过车辆数目比较，分析本系统的正确检测率。 三、应交出的设计文件及实物（包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等） 1. 毕业设计论文（必须完全符合学校规范，内容严禁有丝毫的抄袭剽窃） 2. CD-R（含论文，程序，程序使用说明书，演示视频，盘面注明姓名，专业，日期） 3. 英文翻译按学校规定，导师无特殊要求
地磁检测器技术资料1.1地磁车辆检测器（型号：FDC-003） 1.1.1产品尺寸示意图 1-1产品尺寸示意图 1.1.2产品外观
图1-2 地磁检测器图 1.1.3产品特性 1. 通信频率，470MHz，符合无线通信标准，无需申请； 2. 通信距离最大100米，大部分路口不需要加装中继器； 3. 聚丙烯（PPR）材料外壳，提高使用寿命，防止出现裂纹、老化等现象； 4. 检测器小巧(φ50mm×H100mm)，对路面破坏小； 5. 电量实时监测； 6. 强度实时检测； 7. 磁场感应强度可分为5级可调； 8. 自适应，自学习能力； 9. 检测灵敏度高；
10. 安装简单方便：无线传输，无电源线，无数据线，用水钻（通用工具）在路面钻一圆洞埋入即可； 11. 环境适应性强，能够全天候，全时段运行； 12. 自主研发，算法独特，抗干扰能力强； 13. 设置便捷，维护简便。 1.1.4地磁设备特色 1、安装施工方便 路面施工极其方便，不封闭车道，不挖开路面，不布线，不用电源，只需钻小孔（直径50毫米，高度130毫米）植入即可，对路面破坏小。 2、全天候检测，使用寿命长，维护简单 不受天气的影响，环境温度-20℃至70℃，24小时不间断工作。 外形小巧，实现隐蔽安装，无需承载车辆压力，检测点不易遭到破坏，内置电池可使用5年。几乎不需要平时的维护。 3、多维数据收集为实施监控提供依据 可以获取地点时间、通过时间、时距、占有率、车流量、平均车速、车型、状态(通过、刹车、起步)、刹车时间、起步时间、停车时间等数据。 4、网络负荷最小化 车流信息已在地磁检测器计算完成，上传结果数据，对网络负荷极小，与其它交通系统轻松对接。即使是用GPRS也可以轻松
Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现
车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，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，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++
Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++
一、测试目的 1. 熟悉无线地磁车辆检测装置的操作。 2. 测试无线地磁检测器能否检测车辆的存在。 二、测试工具 软件工具：Flash Program 硬件工具：CC2530仿真器、含铁量较高的物体 三、测试步骤 1.烧写地磁检测器和接收单元的hex文件 a.在PC上安装CC2530仿真器驱动及烧写工具Flash Program。(详见《地磁车辆检测装置软件开发环境搭建》文档) b.用CC2530仿真器将板子和PC机相连，在PC端打开Flash Program， 然后分别烧写地磁检测器和接收单元的hex文件。 2.地磁检测器系统功耗测试 检测器在完成一次采集之后进入PM3模式，在PM3模式中CC2530能量消耗的最少。检测器的唤醒是通过HMC5883L的中断引脚周期唤醒CPU，两 次中断的间隔时间约为33.3ms。具体操作步骤如下： a.先将外接5V电源稳压成3.3V给检测器供电,然后串联一个阻值较小的 电阻(约2欧)，用示波器测试并记录电阻两端的波形。 b.通过波形数据，分别计算出一个周期内检地磁检测器工作模式时的 电流(mA)和时间(Ms)、PM3模式时的电流(mA)和时间(Ms)。 c.确定检测器持续工作一年的电池电量。假如计算公式如下： 平均电流=(工作模式时间x工作模式电流)+(PM3模式时间xPM3模式电流 ))/33.3ms 所以检测单元工作一年所需电量约为： Energy = 平均电流 x 24(小时) x 365(天) 3.设置模块ID
a.将接收单元8位拨码开关拨到相应的数值。拨码开关前4位(二进制)表 示接收单元ID，后四位(二进制)表示地磁检测器ID。例如拨码开关的 值为10101110，则接受单元ID为1010 = 0x0A，检测单元ID为1110=0x0E。接收单元和检测器ID范围均为0x00~0 x0F。 b.设置好接收单元拨码开关的数值后，连续按3下KEY2，同时RUN指示灯 闪烁，系统将进入设置模式。 c.将含有铁的物体距离一定高度从地磁检测器上方经过,若地磁检测 器指 示灯闪烁一下(约500MS)，则表明设置ID成功。 4.检测器的磁场校准及使用 检测器上电后,首先会对环境磁场进行采样并以当前环境磁场建立基准,此时LED灯会快速的连续闪烁,当基准磁场建立后进入检测状态， LED灯熄灭。如果环境磁场不稳定或者自身的位置在不断变化,产品将 无法确定基准磁场而一直处于基准磁场采样及判断状态。产品在启动 前要首先固定好,并确认没有交流磁场的干扰。当传感器位置变化,或 者有固定磁场干扰而无法正常工作时,需要重新启动传感器,建立新的 磁环境基准。 5.检测车辆的存在性 a.用串口助手模拟信号机发送查询指令，指令格式如下：0xFD+0xC2+接 受单元ID+0x01+校验和。 b.将含铁的物体距离一定高度从地磁检测器上方经过,若对应的某一个L ED灯闪烁，则表明有车经过。 c.读取串口助手收到的指令，其格式为0xFB+0xC2+接收单元ID+0x01+红 灯和车辆信息(1字节，高4位表示红灯信息，低4位表示车辆信息)。 根据红绿灯状态(如0x23，2表示INR3为红灯，3表示第四车道有车) ，如此可推断出车辆是否是在红灯状态下经过；红绿灯状态可以模 拟，将接收单元的INR1~INR8接入220V电压即可。
毕业设计说明书 作者：学号： 系：信息工程系 专业：电子信息工程 题目：视频图像中车辆的车型识别 算法研究与实现 指导者： 评阅者： 2013年 6月1日
目次 1 绪论 (1) 1.1 课题的研究背景和意义 (1) 1.2 课题的研究现状 (2) 1.3 本文的基本内容和组织结构 (3) 2 车型识别系统简介 (4) 2.1 预处理 (4) 2.2 特征提取 (4) 2.3 特征匹配 (4) 3 基于灰度阈值分割法的车型识别 (6) 3.1 介绍各模块设计 (6) 3.1.1 预处理模块 (6) 3.1.2 特征提取模块 (7) 3.1.3 特征匹配模块 (7) 3.2 运行结果 (8) 3.3 结果分析 (11) 4 基于图像背景差值法的车型识别 (13) 4.1 介绍各模块设计 (13) 4.1.1 预处理模块 (13) 4.1.2 特征提取模块 (14) 4.1.3 特征匹配模块 (14) 4.2 运行结果 (15) 4.3 结果分析 (29) 4.4 结果对比 (30) 结论 (32) 参考文献 (34) 致谢 (35)
1 绪论 车型识别的目的是对待识别车辆进行车型的判别（该课题将车型分为轿车、货车、客车三类），它是通过分析比较待识别车辆侧面视觉特征信息实现的，主要借助于计算机技术的应用，车型识别技术是一种轮廓特征识别技术，是用待识别车辆的侧视轮廓特征来判别所属车型。车辆的侧视轮廓特征主要抽象为车顶长度、车辆高度和车身长度，依此可求得待识别车辆的顶长比、顶高比和前后比（车顶中垂线将车身长分得两部分的比值），而通过统计计算可求得三类车型（轿车、货车、客车）的特征值（顶长比、顶高比、前后比）的范围，将提取的待识别车辆的特征值与统计值相比较可实现对待识别车辆的车型判别[1]。 1.1 课题的研究背景和意义 中国正处在一个快速发展的时期，各种车型车辆数量也在持续上升，使得我国城市交通越来越拥挤，人们需要借助一种交通智能化系统来提高交通情况监控的实时性和交通管理的自动化程度，这也为智能交通系统的产生提供了条件。在我国的一些大城市正在逐步提高交通管理的智能化，主要体现在实现高速公路的快捷收费、公共场所车辆监控自动化加强等方面，我们对交通管理智能化的需求日益增加，这将带动智能交通系统的不断发展。 人们对车型识别的研究虽然已有很长一段时间，但仍有许多难题仍未解决，首先，车辆的颜色、光泽度等都会随着时间的推移和环境的改变而发生变化，而且即使是同一车辆在录入镜头时的形状、大小也各不同，这主要与位置和速度的随机性有关；第二，车辆录入镜头的外观状态还与摄像头位置、临近的物体或临近的车辆对待识别车辆的遮挡程度有关；第三，车型识别的准确性和快捷性还与光照情况的改变、天气季节的交替及背景图像的不断变化紧密相关。因此现在的车型识别技术还远不能满足当代大城市交通智能化管理的需求，我们仍需对车型识别技术进行改进以满足准确性和使用性上的要求。 目前已经解决交通智能管理的大部分关键技术，但是部分细节方面仍然存在不足，准确性不高就是其中的一方面。交通智能管理的关键技术包括车型判别，希冀借
地磁检测器安装说明 1.1现场布局俯视图 以单向4车道为例，监测点的现场布局示意图如下： 图1-1 现场布局俯视图 考虑到有的车辆为逃避抓拍走S形路线绕过地磁，为防止此种情况发生，根据现场情况来选择现场布局。同时地磁检测灵敏度可调节，扩大检测范围。 1.2硬件设备配置原则 1．每1条车道配置1个地磁车辆检测器，用于采集行驶车辆数据；2．每个检测点配置1台控制主机，用于信息的收集、统计、发送。
1.3设备安装施工 1.3.1检测器安装 1.3.1.1施工流程 地磁检测器安装的施工流程为： 放样→打安装孔→清空孔内杂物→将孔底垫料压实→放入地磁检测器→用混泥土填充检测器周围缝隙。地磁检测器安装示意图5-2如下图所示： 1-2地磁检测器安装示意图 具体安装步骤如下： 1)封闭待安装的车道，按照设计图进行施工放样，在指定位置上
定出地磁检测器安装孔位，孔位在车道中心位置，并在每 个孔位上定出标志。需要的工具：皮尺、粉笔或油漆。 2)根据设计图的要求开始打安装孔，孔的尺寸和深度：φ50mm ×H130mm，并清空孔内杂物；需要的工具：水钻、孔深标尺。 3)将钻好的孔内的杂物清除、水吸干。 4)将碎填料垫入孔底，并夯实压平。需要的工具：压实工具。 5)将检测器放入孔内，正面（有标识的一面）朝上，地磁顶部指 示箭头指向东(E)，检测器顶部必须与路面相差1CM便于顶部 填充。 6)用填料填充检测器周围缝隙，并与周围路面齐平。需要工具： 快干水泥或沥青及搅拌工具等。 1.3.1.2施工要点 1)放样时要保证施工的美观，根据要求保证同一断面上的地磁 检测器在一条直线上。 2)打安装孔，水钻头必须垂直进入地面。孔深误差不能太大， 以免安装填充过多。 3)用填料垫底时要尽量压实压平，保证地磁检测器顶部与路面 相差1CM，保持水平不能出现倾斜现象。 4)把正面（有标识的一面）朝上，将指南针水平放在地磁旁， 找准指南针的正东方向(E)，地磁顶部指示箭头指向指南针的 正东方向(E)。
地磁传感器应用于停车场车辆检测 【摘要】基于地磁传感器的车辆检测系统通过检测停车场车辆通行情况，可以用于城市道路交通的控制与管理，以提高城市道路的通行能力，决策领导层可以停车场车辆检测到的数据做出相应的判断，以使得停车场能有效地容量更多的测量，缓和城市交通拥挤状况。 【关键词】地磁传感器；停车场；车辆检测 1.引言 在现代大城市中，交通的车辆有几十万甚至几百万辆，汽车通常会停考在停车场，而且停车场上的情况瞬息万变。如果能够快速探侦测到测量数量情况并且做出相应的决策，将会大大提升由此造成的停车场的容量情况，这对国民经济的发展以及城市的建设和规划都会产生重要作用。为此作者设计了基于地磁传感器的停车场车辆检测系统。利用地磁传感检测道路车辆通行情况，通过通信系统将采集到的信息传输到交通控制中心，用于停车场交通的控制与管理，对提高城市道路的通行能力、缓和城市交通拥挤将会起到一定作用。 2.地磁传感器的检测原理及应用特性研究 2.1 地磁传感器的检测原理 基于集成电路的异向性磁阻（Anisotropic Magneto Resistive，AMR）传感器就是一种应用于地磁感应的传感器，它在能够快速检测静态地磁的同时，也能够轻松的获取地磁的方向和大小等地磁参数。地磁传感器的一般应用是将四个AMR传感器电阻条进行相互连接，进而形成一个典型的惠斯通电桥，这样就可以测出沿着单一轴线的磁场强度和方向，电桥的典型阻值和带宽分别为1KΩ和1～5MHz。AMR地磁传感器最突出的特点就是它可以通过沉积硅片的方式进行量产，封装为专有的IC外形，这样使得地磁传感器可以被集成在系统元器件或其它电路中。 2.2 车辆检测原理 无论一个铁磁性物体是静止的还是运动的，它都会对一定范围内的地球磁场形成明显的磁干扰。在汽车的车轮和发动机处，这种地磁扰动表现的尤为明显，当然这也可能是由于在汽车车顶或后备箱中有引起地磁扰动的其它铁磁性物体。一般来说，铁磁性物体都会对地磁的磁力线有一定的畸变和扭曲，并且不同类型的车辆对于地球磁场的扰动一般是不一样的，即对于地磁的干扰会随着铁磁性物体的质量、内部结构和外形的不同而有所变化，这也是当前检测车辆各项交通参数的原理所在。 在实际的交通应用中，地磁传感器的放置地点和距离是很重要的，一般是由
基于MATLAB的车牌识别研究
摘要 随着我国公路事业的发展，人工管理方式已经不能满足如今实际的需要。车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，是现代智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）中的重要组成部分之一。车牌识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）使车辆管理更加智能化、数字化，有效提升了交通管理的效率。对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。而牌照作为机动车辆管理的唯一标识符号，使得车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有重要的实际意义。 本文通过对题目的研究，设计了一个基于Matlab软件的车牌识别程序，可实现图像预处理、车牌定位、字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，从图像中提取车牌中的字母和数字，从而得到文本形式的车牌号码。其中，图像预处理是通过图像灰度化及Roberts算子进行边缘检测完成。车牌定位是通过数学形态法来确定，然后再通过车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌的切割。字符分割是将车牌部分进行二值化后，进行垂直投影以及对投影部分扫描得到。通过用该算法对三个问题中的照片和视频进行处理，可识别车辆牌照： 问题1: image_1.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝A?7Y618，但本算法未将汉字识别； image_2.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B?PY287，但本算法未将汉字识别，未将数字完整识别； image_3.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B?XW192，但本算法未能识别； 问题2： image_4.jpg中牌照信息肉眼可识别为渝B?SU298，但本算法未能识别； image_5.jpg中牌照信息未能识别； 问题3： video.avi中肇事车辆牌照信息未能识别。 关键词：Matlab ；牌照识别；图像预处理；车牌定位；字符分割；神经网络
指示标志 直行向左转弯向右转弯直行和向左转弯 表示只准一切车辆直行。此标志设在直行的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左转 弯。此标志设在车辆必须 向左转弯的路口以前适当 位置。 表示只准一切车辆向右转 弯。此标志设在车辆必须 向右转弯的路口以前适当 位置。 表示只准一切车辆直行和 向左转弯。此标志设在车 辆必须直行和向左转弯的 路口以前适当位置。 直行和向右转弯向左和向右转弯靠右侧道路行驶靠左侧道路行驶 表示只准一切车辆直行和向右转弯。此标志设在车辆必须直行和向右转弯）的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左和 向右转弯。此标志设在车 辆必须向左和向右转弯的 路口以前适当位置。 表示只准一切车辆靠右侧 道路行驶。此标志设在车 辆必须靠右侧行驶的路口 以前适当位置。 表示只准一切车辆靠左 侧）道路行驶。此标志设 在车辆必须靠左侧行驶的 路口以前适当位置。 立交直行和左转弯行驶立交直行和右转弯行驶环岛行驶步行 表示车辆在立交处可以直行和按图示路线左转弯行驶。此标志设在立交左转弯出口处适当位置。表示车辆在立交处可以直 行和按图示路线右转弯行 驶。此标志设在立交右转 弯出口处适当位置。 表示只准车辆靠右环行。 此标志设在环岛面向路口 来车方向适当位置。 表示该街道只供步行。此 标志设在步行街的两端。 鸣喇叭最低限速单行路向左或向右单行路直行 表示机动车行至该标志处必须鸣喇叭。此标志设在公路的急转弯处、陡坡等视线不良路段的起点。表示机动车驶入前方道路 之最低时速限制。此标志 设在高速公路或其他道路 限速路段的起点。 表示一切车辆向左或向右 单向行驶。此标志设在单 行路的路口和入口处的适 当位置。 表示一切车辆单向行驶。 此标志设在单行路的路口 和入口处的适当位置。
地磁传感器对车辆存在性检测原理 ?发表时间：2013-07-26 14:16:00 ?文章出处：传感器专家网 ?相关专题：传感器知识 地球磁场的强度在0.5 至0.6 高斯，地球磁场在很广阔的区域内（大约几公里）其强度是一定的。当一个铁磁性物体，如汽车，置身于磁场中，它会使磁场扰动，如图1，此时，放置于其附件的地磁传感能测量出地磁场强度的变化，从而对车辆的存在性进行判断。 图1，汽车对地磁场的扰动 对于车辆的存在和方向检测，不需要象对车辆进行分类时那么详细的信息，所以只需将磁传感器放置在路边，沿着被检测的车道即可，而不需要在车道上挖坑埋入磁传感器。 三轴磁传感器放在距地面1英尺高的位置，X、Y、Z轴方向定义如图2所示。
图2，车辆与磁传感器初始化设置 沿着向上方向的Z轴磁场可用来检测车辆的存在，如图3，轿车经过时Z轴的曲线，该曲线的特点是：当传感器与车辆平行时出现峰值。当在车辆距传感器1英尺的情形下，对该曲线进行平滑处理后，可用来指示车辆的存在。通过建立合适的阀值，可以滤掉旁边车道的车辆或远距离车辆带来的干扰信号。 图3，轿车经过时Z轴磁传感器的曲线图 除了上述沿着向上方向的Z轴检测到手磁场变化可用来检测车辆的存在，检测车辆存在的另一方法是观察磁场变化的大小，也就是计算出整个地磁场在汽车经过时的磁场强度变化情况，从面判断出有无汽车经过：磁场的大小＝（X^2+Y^2+Z^2）^1/2
图4显示了磁传感器距车辆1 英尺、5 英尺、10 英尺和21 英尺时，一辆轿车通过所产生的曲线。在不同距离下，Z轴的曲线形状很相似，但是信号强度却大不相同。从1英尺到5英尺，信号强度衰减得非常快。距离越远，数值快速衰减。当传感器只检测单一车道车辆，而忽略其他车道车辆的存在时，这种特点非常有用。 图4，轿车经过时磁场强度的变化曲线 磁传感器在1 至4 英尺的路边检测距离范围内可以工作得很好。通过观察磁场的变化，可以确定通过车辆的存在。这种检测方法的好处是不用将传感器及相关电路埋在地底，磁传感器也可以安装在铝制外壳中。
第３９卷第６期２ ０ １ ３年１ １月 光学技术 ＯＰＴＩＣＡＬ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥ Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．６ Ｎｏｖ．２０１３ 文章编号：１００２－１５８２（２０１３）０６－０５０５－０５ 基于ＳＳＩＭ的车牌识别算法研究＊ 王晨，尚媛园，丁辉，王少伟，胡峻铭 （首都师范大学信息工程学院，北京１０００４８） 摘 要：对车牌中的字符进行精确提取并识别是车牌识别系统面临的重要问题。在字符提取阶段，利用车牌图像特有的信息特征，提出以红色分量作为目标图像，依次进行水平和垂直投影完成字符分割，既可精确提取字符，又可矫正字符形态。将基于结构相似度ＳＳＩＭ（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）的算法应用于车牌识别，避免了前期对字符结构信息做大量的对比统计工作，省略了特征提取的步骤，降低了算法复杂度；利用角点检测方法对相似字符进行细化和区分，进一步完善了整体的识别性能。实验证明，该算法有较好的识别率。 关键词：车牌识别；颜色分量；垂直水平投影；ＳＳＩＭ 中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标识码：Ａ Ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＳＩＭ ＷＡＮＧ Ｃｈｅｎ，ＳＨＡＮＧ Ｙｕａｎｙｕａｎ，ＤＩＮＧ Ｈｕｉ，ＷＡＮＧ Ｓｈａｏｗｅｉ，ＨＵ Ｊｕｎｍｉｎｇ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃａｐｉｔａｌ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｆｏｒ ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｔｏ ｍａｉｎｔａｉｎ ａｎ ａｃｃｕｒａｔｅ ｖｉｅｗ ｏｆ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ．Ｉｎ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｓｔａｇｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｒｅｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉ－ｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｉｍａｇｅ ｄｅｐｅｎｄｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｕｎｉｑｕｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ ｉｍａｇｅ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｂｙ ｔｈｅ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ａｎｄ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｗｉｌｌ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎ ａ ｍｏｒｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｃｔｃｈａｒａｃｔｅｒ ｆｏｒｍ．Ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｉｓ ａｐｐｒｏａｃｈ ａｖｏｉｄｓ ａ ｌｏｔ ｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｃｏｍｐａｒｅ ｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｅａｒｌｙ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｂｙ ｏｍｉｔｔｉｎｇｔｈｅ ｓｔｅｐ ｏｆ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ａ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｃｏｒｎｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｓ ｇｉｖｅｎ，ｗｈｉｃｈ ｆｕｒｔｈｅｒ ｐｅｒｆｅｃｔｓ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｌ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｐｅｒ－ｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ａｎｄ ｒｅｆｉｎｅ ｓｉｍｉｌａｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｔｈｅ ｂｅｔｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉ－ｔｉｏｎ ｒａｔｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｌｉｃｅｎｓｅ ｐｌａｔｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｃｏｌｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ；ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ａｎｄ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ；ＳＳＩＭ ０ 引 言 智能交通系统已成为当前交通管理发展的重要研究方向，车牌识别能够完成车辆的智能管理，逐步成为智能交通系统中的一个重要组成部分，在停车场、收费站、城市关卡等有着广泛的应用。完整的车牌识别系统［１］主要包括车牌定位和字符识别两个部分，字符识别的正确与否关系到整个系统的成败，是车牌识别系统的关键所在。 目前，用于车牌字符识别的算法主要有结构特征分析法、模板匹配法和基于神经网络等方法。利用结构特征分析的方法能够用于字符的倾斜、变形等情况，但计算量大，对计算机性能的要求较高［２］；模板匹配法能够简单快速地用于字符集合较小的情 ５ ０ ５ ＊收稿日期：２０１２－１０－１６；收到修改稿日期：２０１３－０３－２０ Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｃｈｅｎ０８９９＠１６３．ｃｏｍ基金项目：国家自然科学基金－联合资助基金项目（１１１７８０１７）；北京市教委科技面上项目（ＫＭ２０１１１００２８０１７）作者简介：王晨（１９９０—），女，硕士研究生，主要从事数字图像处理方面的研究。 通讯作者：尚媛园（１９７７—），女，教授，博士生导师，主要从事高可靠成像系统、数字图像处理方面的研究。 Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｙｙ＠ｂａｏ．ａｃ．ｃｎ