车牌识别培训文档

车牌识别系统1 进出车辆管理系统概述车辆管理系统是集成车牌识别技术2 系统结构进出车辆管理系统设计为二级计算机网络系统，控制中心计算机系统构成局计算机网络（10/100M自适应以太网），中心计算机系统与进出路口抓拍主机系统联接为局域网计算机网络，采用前端数据采集和识别。

中心数据负责接收各出入口抓拍主机上传的数据。

进出车辆管理总体逻辑组成由前端监测抓拍与识别、数据传输、中心管理等三部分。

3 车牌识别系统进出车辆管理系统前端采用以工控机运行平台。

进出车辆管理系统硬件由：摄像机、防护罩、补光机、摄像机立柱、图像采集卡、通讯卡、工控主机和道闸等构成。

3.1 识别系统技术指标车牌定位正确率＞98%捕捉车辆成功率＞98%识别速度＜0.3秒（从捕捉到车辆至输出识别结果）适应车速范围：＜180公里/小时JPEG存储数据格式，分辨率768*288，压缩比10%～100%每幅图像最大字节数：＜40KB图像象素：768×576最低照度：0.08 LUX(彩色)最低照度：0.01 LUX(黑白)图像灰度等级：256级图像彩色等级：24位真彩色清晰度：480线平均无故障时间：＞100000小时适应环境温度范围：-60℃－＋70℃；工作湿度：0～95%工作电压：176VAC～243VAC, 50Hz±5Hz3.2 牌照自动识别系统具备对民用、警用、军用、武警、2002个性化等汽车号牌、摩托车号牌计算机自动识别能力，所能识别的字符包括：○1“0—9”十个阿拉伯数字；○2“A—Z”二十六个英文字母；○3省市区汉字简称（京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、青、宁、新、渝、使、临、台）；○4军用车牌汉字(“军、空、海、北、沈、兰、济、南、广、成”)；○5号牌分类用汉字（“警、学、领、试、挂、境、港、澳、拖、农”）○6武警车牌字（“WJ、0—9、消、边、水、警、电、林、通”）○7可识别02式牌照（GA 36.1-2001）；92式牌照（GA 36-92）；军车牌照；警车牌照；武警车牌照；港澳车内地牌照；使馆车辆等牌号。

1．车牌识别简介2．车牌识别的基本过程车牌定位车牌字符分割车牌字符识别3．车牌图象的特点牌照的尺寸、字间距、字数和字体基本统一；车牌：宽440mm，高140mm字符：宽45mm，高90mm车牌部分的图象颜色与背景一般具有明显的差异，并且字符和背景各自的灰度基本均匀；牌照文字周围有一类似于长方形的边框；边框内部边缘信息丰富，呈现一定的纹理特征；车牌字符集为有限字符集，主要包括约50个汉字、25个字母和10个数字。

（1）. 车牌定位车牌的基本特征彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位方法基于边缘颜色对的车牌定位方法基于小波变换的车牌定位方法利用神经网络的方法定位牌照基于遗传算法的车牌定位方法基于矢量量化的方法基于MeanShift的车牌定位方法（2）. 车牌字符分割基于灰度图像垂直投影的字符分割方法基于二值图像垂直投影的字符分割方法基于连通域的字符分割方法基于Hough变换拟合直线的水平分割方法（3）. 车牌的字符识别拓扑描述子孔(H)连通分量(C)欧拉数(E=C-H)骨架和端点矩特征：7个不变矩角点特征：Harris算子、Moravec算子基于模板匹配的车牌字符识别方法基于结构特征的车牌字符识别方法基于模糊规则的车牌字符识别方法基于神经网络的车牌字符识别方法基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法基于多级混合集成分类器的车牌字符识别方法基于矩和小波变换的车牌字符识别方法基于Gabor滤波器的车牌字符识别方法基于支持向量机的车牌字符识别方法其他技术要点：伪牌照、倾斜校、正蓝/黑，黄/白、白色牌照的分类。

高清车牌识别解决方案模板一、车牌识别背景随着科技经济的不断发展，人们生活水平不断提高，机动车的数量也在逐年增加，势必会产生一定的停车问题，比如停车难，停车场入出口拥堵，传统停车场管理系统效率低等，为改变目前的停车现状，以车牌识别技术为基础的车牌自动识别技术应运而生。

二、关于车牌识别技术车牌自动识别技术是车牌识别技术（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，如车牌号码、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。

三、高清车牌识别系统搭建3.1车牌识别工作原理高清车牌识别系统采用高清网络摄像机对进入停车场的车辆进行抓拍，上传计算机处理车牌信息，引导车辆进入，保存记录；在停车场出口通过高清网络摄相机对驶出的车辆进行图像抓拍，经计算机自动识别，与数据库中车牌信息对比，对固定车自动放行，对于临时车根据停车时间进行管理，实现车辆的进出监控和管理。

一台电脑能管理一进一出，和多台电脑组成局域网，能实现多进多出的停车场联网管理。

入口通过摄像机抓拍图片，经TCP/IP网络上传给本客户端电脑，产生入场记录保存在数据库，出口通过摄像机抓拍图片，由客户端电脑处理识别结果，比对服务器电脑数据库，计算停车时间，根据对应的收费方案计算收费，显示在客户端电脑管理界面，配置语音播报和显示屏显示。

3.2 高清车牌识别管理系统组成高清车牌识别管理软件由识别模块和传统刷卡模块组成，集成传统软件稳定优势，融合识别模块，采用和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。

车牌识别操作指南车牌识别系统操作指南前言车牌识别技术（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。

车牌识别系统极大的提高了车场管理效率，节约成本和时间，但它并不是完全的无人值守，车场软件也需要人工简单的操作，具体操作如下。

管理员篇管理员具有软件操作的最高权限，一般分为车辆信息录入、续费、报表查询几个方面。

车辆信息录入操作步骤：1.依次点击系统菜单-系统设置-固定车设置及收费。

2.在弹出的窗口中点击增加-填写编号、姓名等车辆信息-点击保存-输入关联编号点击关联编号续费。

3.点击续费-输入续费后有效期-点击确定完成车辆信息的录入。

注：操作员在操作续费时，实收金额处如不收取费用则不用填写，默认为0，如收取了费用则填写应收金额，实收金额，因为这些数字会体现在报表中，以便保持报表的真实性。

过期车辆续费操作步骤1.在人员信息设置里依次点击人员查找-字段选择查找条件-输入查询字段值如车牌号。

2.找到需要续费的车辆信息点击“车辆续费”按钮3.在续费窗口点击“续费”按钮，调整车辆续费后有效期，点击“确定”按钮，完成车辆续费工作。

注：操作员在操作续费时，实收金额处如不收取费用则不用填写，默认为0，如收取了费用则填写应收金额，实收金额，因为这些数字会体现在报表中，以便保持报表的真实性。

报表查询1.依次点击“系统菜单”-“报表查询”根据要查询内容点击相应的按钮。

操作员篇操作员一般为车场岗亭执勤人员，操作员的软件日常操作有错误车辆修正、车辆无法入场情况处理、临时车收费。

大门收费培训
一、收费员登录系统
1、在桌面上双击‘捷顺科技G3一卡通管理系统’
桌面会弹出下面窗口，输入自己的“账号”和“密
码”单击“登录”
2、单击“车场管理”再单击“设备管理”再单击“出入管理”
3、弹出收费界面，单击“图上小方块”把图片放到最大
4、临时车确定开闸，不是院里的车进场时电脑会弹出下面个窗口，人工确定后单击“确定”抬杆车入场
5、车牌识别不出来时，人工手动开闸。

单击“控制面
板”单击“车牌校正”
弹出下面窗口。

手动输入”l正确车牌”选择“大门入口”点“确定”
6、外来车辆出场收费。

外来车辆出场时识别车牌，电脑开弹出下面界面，收完费点“开闸”杆子自动抬起
7、出口时车牌识别不出来时，人工手动开闸。

单击“控
制面板”单击“车牌校正”
弹出下面窗口。

手动输入”l正确车牌”选择“大门出口”点“确定”
会弹出下面窗口，收完费，点“开闸”
8、换班。

“控制面板“单击“换班”
弹出下面窗口，输入自己“账号”和“密码”点“登录”
二设备语音提示说明
1、此卡无效：卡没有发行，（叫他找物业发行卡片）
2、此卡已过期：卡片有效期过了（叫他找物业延期有效时间）
3、此卡已入场：卡片上次出场时是人工开的闸，没有读卡出去（手动开闸让他进去）。

实际环境下汽车牌照识别方法的研究与实现1 设计要求与准备本次设计是研究生一年级上学期的模式识别课程的课程设计，设计内容是实际环境下汽车牌照识别方法的研究与实现。

设计有两个主要要求：完成对实际环境下的汽车牌照部分图像的抽取；对抽取出来的牌照经过相关处理之后，对其上的字符内容进行识别。

基于课程设计的要求，需要进行实际环境下的汽车牌照识别，由于条件限制，不能用类似于学校门口的牌照硬件获取实际环境下的汽车照片，因此自行采集了一些汽车照片，用它们作为设计时的调试材料。

2 概述2.1汽车牌照识别现状车牌识别技术在实际生产生活中十分常见。

在学校或者单位的门口，在停车场门口，经常可以看到摄像头，汽车驶来，系统会自动拍摄汽车的照片，然后将照片中属于汽车牌照的部分提取出来，然后通过相应的处理手段，识别出车牌，然后送到后台处理系统，或与后台数据库进行比对，以查看该车是否属于合法进入，或者记录下该车的入场时间，等离场时进行计费统计等工作。

此外，在交通中车牌识别的应用也有非常重要的意义，例如电子警察，对于违规车辆自动识别记录，或者在罪犯抓捕时，通过车牌识别锁定相关车辆，然后调集警力等。

通过平时在学校门口或者超市停车场的观察，发现现在的车牌识别系统已经达到了非常成熟的程度，几乎可以在无人值守的情况下保持正常、准确的运转。

其中牵扯到一系列的硬件、软件的配合，据观察，有些系统是有后台计算机，整个汽车门禁系统相当于一个终端，连接到后台计算机上，但是大多数应该都是基于单片机的系统，也就是在系统中有单片机，运行着车牌识别程序。

国内外有很多研究和工作致力于解决车牌是别中的各种问题，例如车牌区域的选定，例如车牌字符的切割，例如车牌字符的匹配，都有很多相关的工作。

2.2汽车牌照识别用到的技术与准备在本次设计中，整个程序都是用Matlab完成，因为之前对Matlab 不是很熟悉，因此再设计前学习了Matlab的相关内容。

车牌识别可以使用很多Matlab提供的函数，从而大大减轻对于图像处理等操作所耗费的时间和精力。

车牌识别教学案例如何利用计算机视觉技术进行车牌识别。

第一步：了解车牌识别技术的背景和应用车牌识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是通过图像处理和模式识别技术，从车辆图像中准确地检测和识别出车牌号码。

车牌识别技术在交通管理、停车场管理、电子收费等领域有着广泛的应用前景。

第二步：了解车牌识别技术的基本原理车牌识别技术主要包括车牌检测、字符分割和字符识别三个基本过程。

首先，车牌检测是指从整个车辆图像中精确定位出车牌区域；其次，字符分割是指将车牌图像中的字符从整体中分割出来；最后，字符识别是指将车牌字符进行识别并转换成文字信息。

第三步：学习车牌检测技术车牌检测是车牌识别的第一步，其主要目的是从整个车辆图像中找到车牌的位置。

常用的车牌检测方法包括颜色定位法、边缘检测法和模板匹配法。

其中，颜色定位法是通过分析车牌的颜色特征来定位车牌区域；边缘检测法是通过检测车牌周围的边缘信息来定位车牌区域；模板匹配法是通过匹配车牌的形状特征来定位车牌区域。

第四步：学习字符分割技术字符分割是车牌识别的第二步，其主要目的是将车牌图像中的字符从整体中分割出来。

常用的字符分割方法包括基于颜色信息的分割方法和基于形态学的分割方法。

其中，基于颜色信息的分割方法是通过分析字符的颜色特征来进行字符的分割；基于形态学的分割方法是通过使用数学形态学的操作来进行字符的分割。

第五步：学习字符识别技术字符识别是车牌识别的最后一步，其主要目的是将车牌字符进行识别并转换成文字信息。

常用的字符识别方法包括基于模板的字符识别方法和基于机器学习的字符识别方法。

其中，基于模板的字符识别方法是通过将字符与已知模板进行匹配来进行字符的识别；基于机器学习的字符识别方法是通过训练一个字符识别模型来进行字符的识别。

第六步：实现车牌识别系统在了解了车牌检测、字符分割和字符识别的基本原理之后，我们可以结合计算机视觉相关的工具和算法，实现一个简单的车牌识别系统。

车牌识别方案范文一、车牌识别方案的工作流程1.图像获取：车牌识别方案首先需要通过摄像头或者其他图像采集设备获取车辆的图像。

通常情况下，摄像头会安装在交通路口、停车场、高速公路等地方，以捕捉车辆的图像。

2.图像预处理：获取的图像通常会受到光照、角度、遮挡等因素的干扰，需要进行预处理以提高车牌识别的准确性。

图像预处理包括图像灰度化、图像增强、噪声去除以及图像边缘检测等步骤。

3.车牌定位：在预处理后的图像中，需要准确定位车牌位置。

车牌定位可以通过特定的算法来实现，如基于颜色分析、形状分析以及边缘检测等方法。

4.字符分割：车牌定位后，需要将车牌上的字符进行分割。

字符分割是车牌识别的关键步骤，常用的方法包括基于投影法、边缘检测法以及基于神经网络的方法等。

5.字符识别：字符分割后，对每个字符进行识别。

字符识别可以采用传统的模式匹配算法，如模板匹配、特征提取等，也可以使用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。

6.结果输出：识别后的字符可以被输出到屏幕、存储设备或者通过网络传输给其他系统进行进一步处理和分析。

二、车牌识别方案的关键技术1.图像处理：图像预处理是车牌识别的基础，包括图像灰度化、直方图均衡化、图像平滑、边缘检测等方法，可以提高车牌识别的准确性和稳定性。

2.特征提取：特征提取是字符识别的关键技术，根据字符的不同特征，可以选择不同的方法进行提取，如基于亮度、颜色、纹理等。

常见的特征提取方法包括傅里叶描述子、局部二值模式等。

3.移动目标检测：车牌识别方案通常需要在复杂的背景中对移动的车辆进行检测和跟踪。

移动目标检测可以通过传统的背景建模、帧差法等方法，也可以使用深度学习的方法，如基于卷积神经网络的目标检测算法。

4.字符识别：字符识别是车牌识别的核心技术。

传统的字符识别方法包括基于模板匹配、形状匹配、统计特征等方法，深度学习方法则可以采用卷积神经网络、循环神经网络等。

三、车牌识别方案的应用场景1.交通管理：车牌识别可以应用于交通路口的交通管理，如自动识别违章车辆、实时监测交通流量等，提高交通管理的效率和准确性。

现将远望公司车号识别系统培训资料电子文档发去，请查收并归档。

车号识别系统入围铁道部的目前只有两家：远望公司和哈科所。

总站组织的两次超偏载培训班，远望公司均派人讲课。

维修工作中遇到问题，可直接与之联系。

XC型AEI设备维修手册（内部培训教材）兰州铁路局技术中心远望信息技术有限公司2001.6目录1．XC型AEI系统工作原理 (4)1．1系统组成 (4)1．2 工作原理 (5)1．2．1 电子标签数据格式 (5)1．2．2 系统工作原理 (6)1．2．3 系统信息流程 (6)2．AEI系统结构 (7)2．1 室内部分 (9)2．1．1 设备 (9)2．1．2 接线 (9)2．2 室外部分 (11)2．2．1 设备 (11)2．2．2 接线 (11)3．AEI主机功能单元及信号流程 (12)3．1 微波组件（微波盒） (12)3．2 一体化主机板 (12)3．3 I/O接口板 (12)3．4 磁钢板 (12)3．5 解码板 (13)3．6 AEI主机信号流程 (13)3．6．1 开/关机信号流图 (13)3．6．2 计轴判辆信号流图 (14)3．6．3 接收电子标签数据信号流图 (14)4．AEI主机工作状态 (15)4．1 AEI主机状态指示 (15)4．2 AEI主机应用程序 (15)4．2．1 车辆应用 (15)4．2．2 机务应用 (16)4．3 AEI数据文件解析 (17)4．3．1 车辆应用 (17)4．3．2 机务应用 (17)5．AEI系统常见故障及处理 (18)6．AEI系统维护规程 (23)6．1 日常检修 (23)6．1．1 周检 (23)6．1．2 月检 (23)6．2 定期修理 (24)6．2．1 小修 (24)6．2．2 中修 (24)6．2．3 大修 (25)6．3 测量射频信号频率 (25)6．4专用仪器设备 (25)附件： (26)附件1：机车车型代码表 (26)附件2：机车配属段代码表 (27)图录图1-1 铁路车号自动识别系统框图 (4)图1-2 机车电子标签信息编码格式 (5)图1-3 车辆电子标签信息编码格式 (5)图1-4 AEI系统工作原理示意图 (6)图1-5 XC型自动设备识别系统信息流程图 (6)图1-6车上设备信息流程图 (6)图1-7 地面读出装置工作信息流程图 (7)图1-8 地面读出装置工作信息流程图 (7)图1-9车号自动识别系统应用中的信息流程 (7)图2-1 单向开机整体布局图（机务闸楼AEI无计轴判辆磁钢） (8)图2-2 双向开机整体布局图（机务闸楼AEI无计轴判辆磁钢） (8)图2-3主机柜内设备布局 (9)图2-4主机柜入线接线图 (9)图2-5 AEI主机后面板接线图 (10)图2-6 AEI主机接线示意图 (10)图2-7 天线接头最后处理 (11)图2-8 HZ-12分线箱内部接线示意图 (11)图3-1 AEI主机信号流图 (13)图3-2 开/关机信号流图 (14)图3-3 计轴判辆信号流图 (14)图3-4 接收电子标签数据信号流图 (14)图4-1 AEI主机信号指示灯 (15)图5-1 系统开机无电源指示 (18)图5-2 开机CRT无显示 (18)图5-3 系统上电或复位后不能自动进入应用程序 (19)图5-4 过车不自动开关机 (19)图5-5 计轴判辆出错 (19)图5-6 未来车误开机 (20)图6-7A 列车过完无车号数据（能自动开关机，屏幕不显车号） (20)图6-7B 列车过完无车号数据（屏幕显车号，不能形成过车文件） (20)图5-8 丢失车号 (21)图5-9A AEI上传通信中断（网络映射方式） (21)图5-9B AEI上传通信中断（M-M方式） (21)图5-9C AEI上传通信中断（无线M-无线M方式） (22)1．XC型AEI系统工作原理XC型AEI（Automatic Equipment Identification：自动设备识别）系统是由兰州远望信息技术有限公司与兰州铁路局合作历时多年研制开发而成的拥有自主知识产权面向中国铁路应用的铁路车号自动识别系统。