车牌识别系统毕业论文

摘要车牌识别系统是智能交通系统中不可或缺的核心组成部分。

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。

本次毕业设计所研究的车牌识别系统可广泛应用于交通监控、公路收费、停车收费、汽车防盗、违章管理中。

汽车牌照识别系统涉及的核心技术主要包括汽车牌照定位、汽车牌照分割和汽车牌照字符识别技术。

本文对这些技术及所涉及的算法做了详细的论述，并对部分算法做了改进。

汽车牌照定位：在本次设计的系统中对车牌定位的算法包括三个过程，即颜色识别、形状识别、纹理识别。

先通过颜色识别来初步确定车牌的所在区域，再结合车牌的形状特征以及纹理特征精确定位。

汽车牌照字符分割：分割算法就是以识别汽车牌照内字符间存在的间距为依据进行分割，得到单个的字符。

汽车牌照字符识别：本文通过使用模板匹配法，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，从而识别出车牌中的汉字，字母以及数字。

关键词：车牌识别；汽车牌照定位；字符分割；字符识别AbstractLicense plate recognition system is an integral part of the core component of the Intelligent Transportation Systems. It is a research hotspot of image processing and pattern recognition techniques, applications are increasingly common. The graduation project of the license plate recognition system can be widely used in traffic monitoring, highway fees, parking fees, car alarm, illegal management.Car license plate recognition system involved in core technologies include the vehicle license positioning, car license segmentation and vehicle license plate character recognition technology. Of these technologies and algorithms are discussed in detail, and improvements have been made part of the algorithm.License plate location: license plate location algorithm in the design of the system includes three processes that color recognition, shape recognition, texture recognition. First color recognition to determine the license plate area, combined with the shape feature and texture feature of the license plate precise positioning.License plate character segmentation: segmentation algorithm is based on the spacing between characters identify vehicle license segmentation, a single character.License plate character recognition: This article by using the template matching method will be to identify the characters split normalized to the template font size, enter it in the character recognition module to match, in order to identify the license plate characters, letters and numbers.KeyWords:license plate recognition; license plate location; character segmentation; character recognition1绪论1.1课题背景及意义汽车号牌是国家车辆管理法规定的具有统一式样的带有注册登记编码的号码牌，是识别车辆身份的标识。

摘要随着我国道路的迅猛发展，智能交通系统越来越成为现代交通道路管理的强烈需求。

而类区域性的车辆管理更是成为了需求的热点。

不论是小区还是高校，又或则是高速公路的收费站对于车辆管理的智能化都是有着迫切的期望。

本论文研究的主要内容是将高校作为类区域的典型，从高校的安保以及便捷管理出发，设计了一个基于图像识别的车辆管理系统网站。

从网站的功能划分，到网站的重点功能图像识别出发规划出了网站的雏形。

另外为了网站整体的实现，对网站的重点功能车牌识别中的车牌定位编写了一个专门的java程序对车牌识别进行了分析以及实现。

本文所探究的车牌识别，是基于图像识别的大体处理步骤的包括了车牌的定位、分隔、识别。

其中主要是研究车牌的定位，即从图像的灰度、强化边缘最后再到车牌定位。

其中车牌定位后的分割，以及识别，还有与数据库的比对本文并没有涉及。

程序实现结果表明，车牌定位成功效果比较理想，但是还有一些车牌难以定位。

期待根据这个设计做出的智能车辆管理系统。

关键词车辆管理系统图像识别高校安保目录1 前言 (1)1.1 设计背景与意义 (1)1.2 设计目标 (1)2系统开发环境 (2)2.1 系统配置 (2)2.2 图像识别技术简介 (3)2.3 车牌识别技术简介 (3)3 总体设计 (4)4 详细设计 (5)4.1系统功能模块设计 (5)4.2 图像识别功能设计以及实现 (6)4.2.1 灰度化 (6)4.2.2 灰度直方图 (8)4.2.3 图像均衡化 (9)4.2.4 边缘化 (11)4.2.5 找车牌 (13)4.2.6 二值化 (21)4.3 数据库设计 (24)4.4.1 数据库E-R图设计 (24)4.4.2 创建主要数据库 (26)5 运用读取jar包实现车牌号码识别 (27)6 总结与展望 (34)6.1 总结 (34)6.2 展望 (34)致谢 (36)1 前言1.1 设计背景与意义汽车工业产生一百多年来，一直都被当成是工业发达国家的经济指标，在国家的实际成长中发挥着非常重要的作用。

《基于小波分析的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能化交通管理系统的快速发展，车牌识别技术已经成为交通监控、智能停车、自动驾驶等众多领域的重要应用。

车牌识别系统通过图像处理技术，自动识别车辆车牌信息，为交通管理提供了极大的便利。

然而，由于车牌图像的复杂性和多变性，如何准确、快速地完成车牌识别任务一直是研究的重点。

本文基于小波分析，对车牌识别系统进行了深入研究，旨在提高车牌识别的准确性和效率。

二、小波分析理论基础小波分析是一种信号处理技术，其基本思想是将信号分解为一系列小波函数的叠加。

小波分析具有多尺度、多分辨率的特点，可以有效地提取信号的局部特征。

在车牌识别系统中，小波分析可以用于图像的预处理、特征提取和噪声抑制等方面。

三、基于小波分析的车牌识别系统设计（一）系统架构设计基于小波分析的车牌识别系统主要由图像预处理、特征提取、车牌定位、字符分割和字符识别等模块组成。

其中，小波分析主要应用于图像预处理和特征提取两个模块。

（二）图像预处理图像预处理是车牌识别系统的关键环节之一。

通过小波分析对图像进行多尺度、多分辨率的分解，可以有效地去除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的信噪比。

同时，小波分析还可以用于图像的边缘检测和轮廓提取，为后续的车牌定位和字符分割提供基础。

（三）特征提取特征提取是车牌识别系统的核心环节之一。

通过小波分析对车牌图像进行特征提取，可以有效地提取出车牌的局部特征和整体特征。

这些特征包括车牌的颜色、形状、纹理等信息，可以为后续的字符识别提供重要的依据。

四、实验与分析为了验证基于小波分析的车牌识别系统的有效性，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，该系统在复杂多变的交通场景中，能够有效地完成车牌定位、字符分割和字符识别等任务。

同时，该系统还具有较高的准确性和稳定性，可以满足实际应用的需求。

在实验中，我们还对系统的性能进行了详细的分析。

通过对比不同算法的识别率、误识率、运行时间等指标，我们发现基于小波分析的车牌识别系统具有较高的优越性。

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 SUBJECTABSTRACTThe subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of 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 correction rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location.Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique 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 manipulation are compared 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 plate is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate.KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarization，licence，license plate location目录前言 (1)第1章绪论 (2)§1.1 课题研究的背景 (2)§1.2 车牌的特征 (2)§1.3 国内外车辆牌照识别技术现状 (3)§1.4车牌识别技术的应用情况 (4)§1.5 车牌识别技术的发展趋势 (5)§1.6车牌定位的意义 (6)第2章MATLAB简介 (7)§2.1 MATLAB发展历史 (7)§2.2 MATLAB的语言特点 (7)第3章图像预处理 (10)§3.1 灰度变换 (10)§3.2 图像增强 (11)§3. 3 图像边缘提取及二值化 (13)§3. 4 形态学滤波 (18)第4章车牌定位 (21)§4.1 车牌定位的主要方法 (21)§4.1.1基于直线检测的方法 (22)§4.1.2 基于阈值化的方法 (22)§4.1.3 基于灰度边缘检测方法 (22)§4.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (25)§4.2 车牌提取 (26)结论 (30)参考文献 (31)致谢 (33)前言随着交通问题的日益严重，智能交通系统应运而生。

基于图像处理的汽车牌照的识别作者:陈秋菊指导老师:李方洲(温州师范学院物理与电子信息学院 325027)摘要：以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。

整个处理过程分为预处理、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：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别The vehicle license recognition based on the image processingAuthor:Chen QiujuTutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027) Abstract：With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into pre-process,edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentationCharacter recognition1.引言1.1 选题意义汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是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，是实现交通管理智能化的重要环节，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。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印--- Abstract (2)第一章绪论 (3)1.1研究意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.2.1 卷积神经网络研究现状 (3)1.2.2 定位算法研究现状 (4)1.2.3 识别算法研究现状 (4)1.3 研究内容和结构安排 (4)1.4 人工神经网络 (5)1.5卷积神经网络 (6)1.5.1 卷积神经网络简介 (6)1.5.1 卷积神经网络的优点 (7)1.6车牌识别系统 (7)第二章定位算法 (9)2.1 车牌的采集和预处理 (9)2.2 车牌特征以及位置选定 (11)2.2.1 Roberts算子边缘检测 (11)2.2.2 定位车牌大致位置 (12)2.2.3 精确定位车牌 (16)第三章分割算法 (18)3.1 预处理 (18)3.2 固定分割 (18)3.3 字符归一化 (19)第四章基于卷积神经网络的车牌识别算法 (20)4.1 卷积神经网络 (20)4.1.1卷积神经网络的前向传播 (20)4.1.2卷积神经网络的反向传播 (21)4.2 网络训练与测试 (21)4.2.1 网络结构 (21)4.2.2 网络参数调整 (22)4.3 车牌识别 (26)第五章总结与期望 (28)参考文献 (29)致谢 (30)摘要本论文主要是基于卷积神经网络的中国车牌自动识别算法的设计与实现。

构建卷积神经网络来进行识别是一种稳定可靠的方法，能够有很高的识别精准度，因此得到了较为广泛的应用。

本论文用边缘检测的定位方法大致定位出车辆车牌的位置，再用蓝点扫描截取图像的方式定位出车牌，然后将车牌的固定位置分割，截取出车牌中的七个字符，最后将七个字符输入到训练好的卷积神经网络当中进行识别。

本论文按照这样的方法，用了三个章节分别表达了定位、分割以及识别。

在测试过程中，定位算法测试的100张车牌均能准确定位，识别算法在50张车牌测试中，350个字符能够准确识别302个字符。

《基于小波分析的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为智能交通系统的重要组成部分。

车牌识别系统能够自动识别车辆车牌信息，为交通管理、车辆追踪等提供重要的数据支持。

小波分析作为一种有效的信号处理技术，在车牌识别中发挥着重要作用。

本文将探讨基于小波分析的车牌识别系统的研究。

二、小波分析理论基础小波分析是一种信号处理技术，它通过对信号进行多尺度、多分辨率的分解，提取出信号中的有用信息。

小波分析具有时频局部化特性，能够在不同尺度上对信号进行细致的分析。

在车牌识别中，小波分析可以用于对车牌图像进行预处理、特征提取和噪声抑制等操作。

三、车牌识别系统概述车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要步骤。

首先，通过图像处理技术对车牌进行定位；其次，将定位后的车牌图像进行字符分割，将每个字符单独提取出来；最后，对每个字符进行识别，得到车牌号码。

四、基于小波分析的车牌识别系统研究4.1 车牌图像预处理在车牌识别系统中，图像预处理是关键的一步。

通过对车牌图像进行小波变换，可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的信噪比。

同时，小波分析还可以对车牌图像进行多尺度、多方向的分解，提取出车牌图像中的边缘、纹理等特征信息，为后续的字符分割和识别提供有力的支持。

4.2 字符分割在字符分割过程中，小波分析可以用于对预处理后的车牌图像进行二值化处理。

通过设定合适的阈值，将车牌图像转化为二值图像，使得字符与背景之间的对比度更加明显。

然后，利用投影法、连通域法等算法对二值图像进行字符分割，将每个字符单独提取出来。

4.3 字符识别在字符识别过程中，小波分析可以用于提取字符的特征。

通过对每个字符进行小波变换，可以提取出字符的边缘、纹理等特征信息。

然后，利用机器学习、深度学习等算法对提取出的特征进行分类和识别，得到车牌号码。

五、实验与分析为了验证基于小波分析的车牌识别系统的有效性，我们进行了大量的实验。

《基于小波分析的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着社会的不断进步和科技的快速发展，智能交通系统已经逐渐成为了城市管理的重要组成部分。

车牌识别作为智能交通系统中的关键技术之一，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。

因此，本文将针对基于小波分析的车牌识别系统进行研究，旨在提高车牌识别的准确性和效率。

二、车牌识别系统的基本原理车牌识别系统主要通过图像处理技术对车辆车牌进行识别。

其基本原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。

在传统的方法中，这些步骤大多依赖于人工设计的特征和复杂的算法。

然而，这些方法往往受到光照、车牌颜色、车牌污损等因素的影响，导致识别准确率不高。

三、小波分析在车牌识别系统中的应用小波分析作为一种强大的信号处理工具，近年来在车牌识别系统中得到了广泛的应用。

小波分析可以通过对图像进行多尺度、多方向的分解，提取出图像中的有用信息。

在车牌识别系统中，小波分析可以应用于以下方面：1. 图像预处理：通过小波变换对图像进行去噪、增强等预处理操作，提高图像的质量，为后续的步骤提供更好的输入。

2. 车牌定位：利用小波变换的多尺度特性，对图像进行多尺度分解，提取出车牌的边缘信息，从而实现车牌的精确定位。

3. 字符分割：通过小波变换对车牌图像进行分割，将车牌上的每个字符分离出来，为后续的字符识别提供基础。

4. 字符识别：利用小波变换提取出字符的特征，结合机器学习等方法进行字符识别。

四、基于小波分析的车牌识别系统实现本文提出了一种基于小波分析的车牌识别系统实现方案。

首先，对输入的图像进行小波变换，提取出有用的信息。

然后，利用多尺度、多方向的特性，实现车牌的精确定位和字符的分割。

最后，结合机器学习等方法，对字符进行识别。

在实现过程中，我们采用了优化的小波变换算法和高效的机器学习模型，以提高系统的准确性和效率。

五、实验结果与分析我们通过实验验证了基于小波分析的车牌识别系统的性能。

实验结果表明，该系统在各种复杂环境下均能实现较高的识别准确率。

《基于车牌识别的智能矿区车辆管理系统的设计与实现》篇一一、引言随着智能化和自动化技术的发展，矿区车辆管理已经成为现代矿区运营的重要环节。

为了提升矿区车辆管理的效率和准确性，本文提出了一种基于车牌识别的智能矿区车辆管理系统。

该系统通过车牌识别技术，实现了对矿区车辆的自动识别、追踪和管理，提高了矿区车辆管理的智能化水平。

二、系统设计1. 系统架构设计本系统采用分层架构设计，包括感知层、数据传输层、数据处理层和应用层。

感知层通过车牌识别技术获取车辆信息；数据传输层负责将感知层获取的数据传输到数据处理层；数据处理层对数据进行处理和存储，为应用层提供数据支持；应用层则根据数据处理结果，提供车辆管理、调度等功能。

2. 车牌识别技术车牌识别技术是本系统的核心，通过摄像头捕捉车辆图像，利用图像处理和机器学习算法对图像进行分析和处理，提取车牌信息。

本系统采用高精度的车牌识别算法，确保在各种复杂环境下都能准确识别车牌。

3. 车辆管理功能设计本系统具备车辆管理功能，包括车辆追踪、车辆调度、违规行为监测等。

通过车牌识别技术，系统可以实时追踪车辆位置和行驶状态；根据矿区实际情况，为车辆调度提供科学依据；同时，通过监测违规行为，如超速、违规停放等，提高矿区交通安全水平。

三、系统实现1. 硬件设备本系统所需硬件设备包括摄像头、计算机、网络设备等。

摄像头负责捕捉车辆图像，计算机负责图像处理和数据分析，网络设备则保证系统各部分之间的数据传输。

2. 软件实现软件实现包括车牌识别算法的实现、数据库的设计与实现、以及应用层的开发。

车牌识别算法采用深度学习技术，通过大量数据训练模型，提高识别准确率；数据库采用关系型数据库，用于存储车辆信息、行驶记录等数据；应用层则根据业务需求，开发相应的管理功能。

四、系统测试与优化在系统开发完成后，需要进行系统测试与优化。

测试阶段包括功能测试、性能测试和稳定性测试，确保系统在各种情况下都能正常运行。

优化阶段则根据测试结果，对系统进行性能优化和功能完善，提高系统的整体性能和用户体验。

学号：南湖学院毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的车牌分割与数字识别算法设计作者届别系别机械与电子工程系专业电子信息工程指导老师职称完成时间2013.05摘要车牌识别技术是智能道路交通管理的重要容，其识别的准确性和可靠性直接影响到交通管理系统的性能。

车牌识别技术包括车牌图像获取、车牌定位、车牌分割、车牌校正、车牌字符分割、车牌字符归一化和车牌字符识别，本文重点针对车牌图像的分割和车牌数字的识别进行了算法研究和设计，同时也对其它步骤进行了探讨。

论文首先对获取的车牌图像进行了预处理，包括车牌图像增强、车牌区域提取、车牌几何校正以与车牌字符分割和归一化，然后设计了BP网络算法，最后在MATLAB平台上设计实现了以上各种算法。

实验结果表明，本文中的分割算法能准确的获取字符区域并实现对字符的分割和归一化，经过训练后的BP网络能稳定、可靠的实现对分割后字符的识别，实验结果达到预期要求。

关键词：MATLAB；车牌分割；图像预处理；数字识别AbstractLicense plate recognition technology is an important content of intelligent traffic management, accuracy and reliability identification directly affects the performance of traffic management system. License plate recognition technology include license plate image acquisition, license plate location, license plate segmentation, license plate correction, license plate character segmentation, normalization of license plate character segmentation and license plate character recognition. This paper mainly design and research on the algorithm for license plate image segmentation and license plate number recognition, but also for other steps. Firstly, the thesis get the license plate image preprocessing, including license plate image enhancement, plate region extraction, plate geometric correction and license plate character segmentation and normalization, and then designs the BP network algorithm, finally use the MATLAB platform to design algorithms to implement above. Experimental results show that the segmentation algorithm in this thesis can obtain character area and realize the character segmentation and normalization accurately, after training the BP network can implement the recognition for character segmentation stably and reliably, the experimental reaches expectation.Keywords: MATLAB; License plate segmentation; Image preprocessing; Digital identification目录摘要IABSTRACTI1 绪论11.1引言11.2车牌识别技术概述11.3车牌分割和数字识别的发展历史和现状2 1.4车牌分割和数字识别在车牌识别中的作用31.5本文的主要容与结构安排32 车牌分割方法42.1车牌获取42.2车牌预处理42.3车牌分割73 车牌数字识别方法113.1数字识别概述113.2车牌数字特点113.3基于神经网路的车牌数字识别134 基于MATLAB的算法设计与实现154.1MATLAB概述154.2车牌分割算法设计154.3车牌字符识别算法设计245 总结与展望315.1总结315.2展望31参考文献32致 341 绪论1.1 引言近年来，由于国外的交通迅速发展，车牌识别系统作为数字摄像、计算机信息管理、图像分割和图形识别技术在智能交通领域得到广泛的应用，该项技术成为了智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分，例如道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动记录、高速公路超速管理系统、小区智能化管理等各方面，是智能交通管理系统中高效、时效的最重要手段之一[1-2]。

基于数字图像处理的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (1)1.设计原理 (2)2．详细设计步骤 (3)2.1提出总体设计方案 (3)2.2预处理及边缘提取 (4)2.2.1图象的采集与转换 (4)2.2.2边缘提取 (5)2.3牌照的定位和分割 (9)2.3.1牌照区域的定位 (9)2.3.2牌照区域的分割 (10)2.3.3车牌进一步处理 (11)2.4字符的分割与归一化 (12)2.4.1字符分割 (13)2.4.2字符归一化 (13)2.5字符的识别 (13)3．设计结果及分析 (16)4．程序源代码 (19)4.1基于matlab的程序源代码 (19)4.2基于VC++的程序源代码 (31)5．结语 (57)6．心得体会 (58)7．参考文献 (59)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。

关键字：车牌识别系统、智能化交通、车牌定位、字符分割、字符识别AbstractVehicle license plate recognition system is the intelligent road traffic constraints important factors,including the license plate location,character segmentation and character recognition of three main parts.Firstly,the vehicle license in the original image to determine the horizontal and vertical position,thereby positioning the vehicle license,and character segmentation using a local projection.In the character recognition part of the proposed feature extraction in the case of non-support vector machine based license plate recognition method.Experimental results show that the proposed method has good recognition performance.With the increasing popularity of road,road transport in China has developed rapidly,so the artificial management has not full of actual needs,microelectronics,communications and computer technology applications in the transport sector has greatly improved the efficiency of traffic management.Automatic license plate recognition technology has been widely used.Keywords:license plate recognition system,intelligent transportation,license plate localization,character segmentation,character recognition1.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。

车牌图像识别应用技术研究摘要车牌图像识别技术以计算机视觉、人工智能和模式识别理论为基础，是实现交通管理智能化的一个重要组成部分。

由于在实际使用场合中，所采集图像的内容和质量的变化非常复杂，给车牌图像识别技术的应用和发展带来了很大的困难。

本文围绕着开放或半开放采集环境中的车牌图像特点，对车牌图像自动识别系统中的三个方面的关键技术——车牌区域定位技术、车牌字符切分技术和车牌字符特征提取和分类识别技术——进行了研究。

主要完成了以下几个方面的工作：1、对于二值化、边缘检测、同态滤波、数学形态学处理、直方图变换和几何畸变校正等图像处理方法在车牌图像识别技术中的应用特点进行了分析和总结；设计出一种基于Canny边缘检测寻找目标对象特征点，再对特征点的灰度像素值分析判断来确定阈值的车牌字符图像二值化方法，可以满足本文对车牌字符特征提取时预处理的要求。

2、对于现有的车牌区域定位方法进行了分析研究；在此基础上，设计实现了一种基于多方向边缘提取和数学形态学处理的车牌区域定位方法。

采用这种方法能在一定程度上解决车牌定位依据的共性特征信息选择的问题。

3、在分析研究现有车牌字符切分方法的基础上，提出了一种基于Canny 边缘检测的车牌字符切分方法，并对其可行性进行了实验验证。

该方法受噪声影响小，对字符定位准确，判断决策方法简单。

4、分析研究了现有的车牌字符特征提取和分类识别的方法，设计出一种车牌字符分类识别的方案。

方案考虑了汉字、英文字母和阿拉伯数字的不同特点，分别提取汉字、字母和数字的分类特征，并选择不同的分类识别方法。

关键词：车牌定位、字符切分、特征提取、模式识别毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

《基于小波分析的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为智能交通管理的重要组成部分。

车牌识别系统通过图像处理和模式识别技术，对车辆车牌进行自动识别，为交通管理提供了极大的便利。

小波分析作为一种有效的信号处理工具，在图像处理领域具有广泛的应用。

本文旨在研究基于小波分析的车牌识别系统，以提高车牌识别的准确性和效率。

二、小波分析基本原理小波分析是一种时间-频率分析方法，其基本思想是将信号分解为一系列小波函数的叠加。

小波函数具有紧支性、对称性和正交性等特点，能够有效地捕捉信号的局部特征。

在车牌识别系统中，小波分析可以用于图像的预处理、特征提取和噪声抑制等方面。

三、基于小波分析的车牌识别系统设计（一）系统架构基于小波分析的车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个模块。

首先，通过图像预处理对输入的图像进行去噪、增强等操作；然后，利用车牌定位技术提取出车牌区域；接着，通过字符分割技术将车牌上的字符分割出来；最后，利用字符识别技术对分割后的字符进行识别。

（二）图像预处理图像预处理是车牌识别系统的重要环节，主要目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度等。

在小波分析中，可以采用离散小波变换对图像进行多尺度分解，提取出图像的低频部分和高频部分。

通过调整小波基函数和分解层数，可以有效地去除图像中的噪声，同时保留车牌的细节信息。

（三）车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节，主要目的是从图像中提取出车牌区域。

在小波分析中，可以利用小波变换的多尺度特性，对图像进行多尺度边缘检测和区域生长等方法，实现车牌的精确定位。

（四）字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别系统的核心环节，主要目的是将车牌上的字符分割出来并进行识别。

在小波分析中，可以利用小波变换的局部特性，对车牌字符进行特征提取和分类。

通过训练分类器，实现对车牌字符的准确识别。

四、实验与分析为了验证基于小波分析的车牌识别系统的性能，我们进行了大量的实验。

摘要车牌自动识别技术是实现智能交通系统的关键技术，对我国交通事业的发展起着十分重要的作用，进而影响我国的经济发展速度及人们的生活质量。

车牌识别系统运用模式识别、人工智能技术，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，进而实现电脑化监控和管理车辆。

一个车牌识别系统的基本硬件配置有照明装置、摄像机、主控机、采集卡等。

而软件则是由具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及能够具体满足应用需求的后台管理软件组成。

车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块,也包括后续应用程序的开发。

针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应用意义的解决方案。

1.在图像预处理模块,因为人眼对于不同颜色分量的敏感度不同,图像灰度化采用加权平均值法；二值化过程中阈值的选取至关重要,本文采用动态自适应阈值法,效果理想；边缘提取利用了拉普拉斯算子;去噪过程采用的是中值滤波方法；2.车牌定位模块包括粗定位和细定位,本文通过分析车牌的尺寸、类型、颜色,得到不同的特征向量,即车牌的几何特征、灰度分布特征、投影特征和字符排列特征等,利用这些特征进行车牌定位；3.在车牌字符分割模块,提出了双向对比垂直投影分割法,该方法基于车牌的垂直投影,能够将字符准确的分割开,利于车牌字符识别: 4.本文对车牌数字和车牌字母及汉字提出了不同的处理方法,数字识别采用投影技术,汉字和字母识别应用BP神经网络技术,兼顾了识别准确率和识别速度;根据上述方法原理,基于MATLAB软件进行程序设计,编制了车牌自动识别软件。

关键字：车牌图像；图像处理；字符分割；BP神经网络AbstractLicense plate recognition technology is to realize the key technology of intelligent transportation system of our country, the development of the cause of traffic plays a very important role, then affects the economic development of our country and speed and people's quality of life. License plate recognition system with pattern recognition, artificial intelligence technology, to real-time accurately recognize the license plate number of automatic, letters and Chinese characters, and achieve computerized monitoring and management vehicles. A license plate recognition system of basic hardware configuration have lighting devices, video camera, master control machine, acquisition card, etc. And software is with license plate identification function by the image analysis and processing software, and can meet the demand of the specific application background management software component. License plate recognition system mainly divided into the image preprocessing, license plate location, character segment and character recognition and other major modules, including the follow-up application development.In view of the different module, this paper analyzed the existing algorithm theory, and puts forward the practical significance of the solution. 1. In the image preprocessing module, for the human eye to different color the sensitivity of the component is different, the image intensity by weighted average method; In the process of binary of the threshold is very important to select is adopted in this paper, dynamic adaptive threshold value method, the effect ideal; Using the Laplace operator edge extraction; Denoising the process is the median filtering method; 2. The license plate localization module contains coarse position and fine positioning, the paper analyzes the license plate size, type, color, get different characteristic vector, namely the geometrical characteristics of the license plate, gray distribution, projection characteristics and characters arrangement characteristics, use these characteristics of the license plate location; 3. In the license plate character segmentation module, and put forward the two-way contrast vertical projection segmentation method, this method is based on the license plate vertical projection, can make the character of accurate separated, beneficial to the license plate character recognition: 4. This article on license plate Numbers and letters and characters put forward different processing methods, number recognition by projection technology, Chinese characters and letters recognition application BP neural network technology, and taking account of the identification accuracy and recognition rate; According to the above method, based on the MATLAB software program design, compiled the license plate recognition software.Keywords License plate image, image processing, character segment, the BP neural network目录摘要............................................. 错误!未定义书签。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要随着社会的不断发展，技术也在不断提高，随处都可以发现到企业为我们带来的便利，与此同时，我们更加越来越学会了享受生活，可见汽车的出现极大地方便了我们的生活。

但是随着国民收入的不断提高，越来越多的私家车辆奔驰在街道上，与之相对应的就是各种大型停车场越来越多。

现代的社会发展离不开互联网，互联网让人们的生活更加的方便、快捷，使人们接收信息的速度更加快捷，找到自己所需要的各种各样的信息，丰富人们的精神与物质世界，并且在一定程度上促进了社会的进步，增加人们的幸福感。

随着5G时代的发展，全国各地的停车场也进行了相应的升级换代，人工收费模式逐渐被智能车牌识别收费模式所取代。

本设计系统是以车牌智能识别为基础通过编写JAVA语言，使用mysal数据库来存储数据，利用HTML、CSS、JS语言来实现前端展示，以实现车牌智能识别停车场管理系统的有效更新。

关键词：车牌识别互联网客户AbstractWith the continuous development of society and the continuous improvement of technology, we can find the convenience that companies bring to us everywhere. At the same time, we have more and more learned to enjoy life. It can be seen that the emergence of cars has greatly facilitated us. life. However, with the continuous improvement of national income, more and more private vehicles are running on the streets, corresponding to the increasing number of various large parking lots. The development of modern society is inseparable from the Internet. The Internet makes people ’s lives more convenient and faster, makes people receive information faster, finds all kinds of information they need, enriches people ’s spiritual and material world, and To a certain extent, it has promoted social progress and increased people's happiness. With the development of the 5G era, parking lots across the country have also been upgraded accordingly, and the manual charging model has been gradually replaced by the intelligent license plate recognition charging model.This design system is based on the intelligent recognition of license plates by writing JA V A language, using mysql database to store data, using HTML, CSS, JS language to achieve front-end display, in order to achieve the effective update of the license plate recognition parking management system.Key words: license plate recognition Internet customers目录第1章概述 (1)1.1 开发背景与意义 (1)1.2选题的目的和意义 (1)1.3 网站设计思想 (1)1.4研究系统主要内容 (2)1.5课题研究的预期结果 (2)1.6 本章小结 (3)第2章可行性研究 (4)2.1 Java语言简介 (4)2.2 J2EE技术介绍 (4)2.3 技术可行性 (4)2.4 操作可行性 (4)2.5法律可行性 (5)2.6前期准备 (5)2.7 功能分析 (5)第3章需求分析 (7)3.1 需求陈述 (7)3.2 功能分析 (7)3.3 数据分析 (7)3.4 UNL用例分析 (8)3.5 数据分析 (10)3.6 数据分析 ............................................................错误!未定义书签。

《基于小波分析的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已经成为交通管理和车辆监控的重要组成部分。

然而，由于环境条件复杂、车牌种类繁多、车牌颜色变化以及车辆行驶过程中产生的形变等因素的影响，车牌识别技术仍然面临着许多挑战。

为了克服这些挑战，本文提出了一种基于小波分析的车牌识别系统研究方法。

二、小波分析理论基础小波分析是一种信号处理技术，具有多尺度、多分辨率的特点。

它可以通过对信号进行分解和重构，提取出信号中的有用信息。

在车牌识别系统中，小波分析可以用于对车牌图像进行预处理、特征提取和图像识别等环节。

三、车牌图像预处理在车牌识别系统中，首先需要对输入的图像进行预处理。

预处理的目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度，以便更好地提取车牌信息。

在小波分析中，可以使用离散小波变换（DWT）对图像进行多尺度分解。

通过多尺度分解，可以将图像中的不同频率成分进行分离，从而去除噪声并增强车牌区域的细节信息。

四、车牌特征提取在完成图像预处理后，需要从图像中提取出车牌特征信息。

小波分析可以用于提取车牌图像中的边缘信息、轮廓信息和纹理信息等。

具体而言，可以使用小波变换对图像进行逐级分解，获取不同尺度和不同方向的细节信息。

通过分析这些细节信息，可以提取出车牌的形状、大小、位置等特征信息。

五、车牌图像识别在提取出车牌特征信息后，需要进行车牌图像的识别。

小波分析可以用于构建车牌识别的分类器。

具体而言，可以使用支持向量机（SVM）等分类器对提取出的车牌特征进行分类和识别。

在分类器的训练过程中，可以使用小波变换对训练样本进行特征提取和降维处理，从而提高分类器的性能和准确性。

六、实验结果与分析为了验证基于小波分析的车牌识别系统的有效性，我们进行了实验。

实验结果表明，该系统在各种环境条件下均能有效地识别车牌图像，并具有较高的准确性和鲁棒性。

与传统的车牌识别方法相比，该系统具有更好的抗干扰能力和适应性。

摘要本设计是针对公路监控的需要，设计的基于单片机的车牌识别处理系统，可实现车牌的判断识别以及报警。

本设计分为四大部分，图像的采集，图像处理，stm32程序的快速开发，单片机的外围电路设计。

其中，用串口摄像头进行车牌图像的采集，利用MATLAB这个软件工具，将采集到的车牌图像数据通过MATLAB环境中建立的串口对象传到MATLAB中，接着进行图像的译码,译码完成后，就可对该车牌图像进行图像处理，提取图形的车牌区域，对该区域进行处理，最终识别出车牌图像中的车牌信息。

最后再是利用rapidstm32模块的可视化交互式程序设计环境，在Smiulink下建模转化为基于stm32的C程序及工程，实现stm32程序的快速开发，最后在对程序做一些调整，设计该系统的外围电路，进行电路设计。

【关键字】车牌识别、图像处理、MATLAB、电路设计AbstractThis design is the need for road monitoring, license plate recognition processing system based on single chip design, which can realize the judgment of license plate recognition and alarm. This design is divided into four parts, image acquisition, image processing, rapid development of the STM32 program, the external microcontroller circuit design. Among them, using serial camera were license plate image acquisition, and establish serial object in MATLAB, to receive image data. Then, Followed by image decoding. After the completion of the decoding can be on the license plate image for image processing, and license plate region extraction in graphics, then in the region carried out, finally identify the license plate vehicle license plate image.Finally using visual interactive programming environment of the rapidstm32 module in smiulink modeling into C program and project based on STM32 stm3 2 the rapid development of procedures, and make some adjustments to the program, the design of the external circuit of the system, circuit design.【Key words】license plate recognition, image processing，MTLAB，circuit design目录摘要 (I)Abstract ................................................................................................................................................ I I 目录............................................................................................................................................. I II 第1章前言. (1)1.1 基于图像的车牌识别系统的设计背景 (1)1.2 基于图像的车牌识别系统的国内外现状 (1)1.3 设计系统的情况 (2)第2章方案设计 (3)2.1 设计要求 (3)2.2方案选择 (3)2.3.1 设计方案的选择 (3)2.3.2 字符识别方案的选择 (3)2.3 系统方案 (4)2.4总体方案设计 (4)2.4.1硬件设计 (5)2.4.2软件设计 (5)第3章硬件设计 (7)3.1 主要原件介绍 (7)3.1.1 主芯片STM32T103C8T6 (7)3.1.2 语音芯片QGPN5 (8)3.1.3 电平转换MAX232 (9)3.1.4电压转换芯片 (11)3.1.5 TFT LCD液晶 (12)3.2 模块分析 (13)3.2.1 STM32控制模块 (13)3.2.2电源模块 (14)3.2.3 滤波电路 (15)3.2.4 语音输出模块 (16)3.2.5报警模块 (16)3.2.6 采集模块 (17)3.2.7 指示灯模块 (18)3.2.8 液晶显示模块 (18)3.2.9 下载调试模块 (19)第4章车牌图像采集 (20)4.1 PCTO1串口摄像头说明 (20)4.1.1 PCTO1串口摄像头介绍 (20)4.1.2 PCTO1串口摄像头界面说明 (21)4.1.3 PCTO1串口摄像头通讯协议 (21)4.1.4PCTO1串口摄像头上电初始化流程 (23)4.2 图像译码以及串口操作 (23)4.2.1 图像的基本概念 (23)4.2.2 JPEG档介绍 (24)4.2.3 JPEG译码过程 (27)第 5章车牌图像处理 (30)5.1 图像灰度化与二值化 (30)5.1.1图像灰度化 (30)5.1.2灰度直方图阀值提取及图像的二值化 (32)5.2 车牌图像边缘检测 (33)5.2.1 边缘检测概述 (33)5.2.2边缘检测方法 (33)5.3车牌定位和提取 (36)5.3.1车牌定位及提取概述 (36)5.3.2车牌定位 (36)5.3.3车牌提取 (38)5.4车牌字符分割 (39)5.4.1分割前的处理 (40)5.4.2字符分割 (41)5.5车牌字符识别 (43)5.5.1 字符归一化 (43)5.5.2字符识别 (44)5 .6 stm32软件快速开发 (45)总结与体会 (46)致谢词 (47)【参考文献】 (48)附录 (50)第1章前言1.1 基于图像的车牌识别系统的设计背景随着经济的发展，每个城市之间的交通越来越复杂，汽车越来越多，它们在给出行提供方便的同时增加了车辆管理的难度，目前人工管理的方式已经不能满足人们的需求。

《基于深度学习的车牌检测识别系统研究》篇一一、引言随着人工智能和深度学习技术的快速发展，车牌检测识别系统在智能交通、安防监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。

本文旨在研究基于深度学习的车牌检测识别系统，通过分析其原理、方法及实现过程，为相关领域的研究和应用提供参考。

二、车牌检测识别系统的基本原理车牌检测识别系统主要基于计算机视觉和深度学习技术，通过图像处理、特征提取、分类识别等步骤实现车牌的检测与识别。

其中，深度学习技术在特征提取和分类识别方面具有显著优势。

在车牌检测阶段，系统通过深度学习算法对图像进行目标检测，确定车牌在图像中的位置。

在特征提取阶段，系统利用深度神经网络提取车牌图像中的有效特征。

在分类识别阶段，系统根据提取的特征对车牌进行分类和识别，输出车牌号码、颜色等信息。

三、深度学习在车牌检测识别中的应用1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中应用最广泛的网络之一，在车牌检测识别中具有重要作用。

通过训练大量的图像数据，CNN能够自动提取图像中的有效特征，提高车牌检测和识别的准确率。

2. 目标检测算法目标检测算法是车牌检测的关键技术。

常见的目标检测算法包括Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）系列等。

这些算法能够在图像中准确地定位车牌的位置，为后续的特怔提取和分类识别提供支持。

3. 循环神经网络（RNN）循环神经网络在车牌字符识别方面具有重要应用。

通过分析字符的时序信息，RNN能够提高字符识别的准确率。

将RNN与CNN、目标检测算法等相结合，可以进一步提高车牌检测识别的整体性能。

四、车牌检测识别系统的实现方法1. 数据集准备为训练深度学习模型，需要准备大量的车牌图像数据集。

数据集应包含不同角度、光照、背景等条件下的车牌图像，以提高模型的泛化能力。

2. 模型训练与优化使用准备好的数据集训练深度学习模型，通过调整网络结构、参数等优化模型的性能。

在训练过程中，可以采用数据增强、正则化等技术提高模型的鲁棒性。

毕业设计车牌识别车牌识别技术在近年来得到了广泛的应用和研究，它不仅在交通管理、安全监控等领域发挥着重要作用，还在智能驾驶、智慧城市建设等方面展现出巨大的潜力。

本文将从车牌识别技术的原理、应用场景和未来发展等方面进行探讨。

一、车牌识别技术的原理车牌识别技术主要基于计算机视觉和模式识别的理论和方法，通过对车牌图像进行处理和分析，提取出车牌上的字符信息，从而实现对车牌的自动识别。

其主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和字符识别等步骤。

在图像采集方面，目前常用的方式是通过摄像头对车辆进行拍摄，获取车牌图像。

而随着摄像头技术的不断进步，高清晰度的图像可以更好地提供给后续处理算法使用。

在图像预处理方面，主要是对车牌图像进行灰度化、二值化、去噪等操作，以便更好地提取和分析车牌上的字符信息。

这一步骤的准确性和效率对于后续的识别结果有着重要的影响。

特征提取是车牌识别技术的核心部分，它通过对车牌图像进行形态学处理、边缘检测和轮廓提取等操作，提取出车牌上的字符特征。

这些特征可以是字符的形状、颜色、纹理等信息，通过对这些特征的分析和匹配，可以实现对车牌上的字符进行识别。

字符识别是车牌识别技术的最后一步，它主要利用机器学习和模式识别的方法，将车牌上的字符与已知的字符模板进行比对和匹配，从而得到最终的识别结果。

目前常用的字符识别算法包括基于模板匹配的方法、基于神经网络的方法和基于深度学习的方法等。

二、车牌识别技术的应用场景车牌识别技术在交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用。

在交通管理方面，它可以实现对违章车辆的自动识别和记录，提高交通违法的查处效率；在安全监控方面，它可以用于对车辆的出入口进行监控和管理，提高安全防范的能力。

此外，车牌识别技术还可以应用于智能驾驶和智慧城市建设等领域。

在智能驾驶方面，它可以实现对车辆的自动跟踪和识别，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性；在智慧城市建设方面，它可以用于停车场管理、道路拥堵监测等方面，提高城市交通的效率和便利性。