模糊车牌识别
模糊车牌识别思路
------ by:吴谚神，张伟，向刚随着计算机和视频技术的发展，车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分，并已广泛应用于车辆追查和跟踪、车辆出入控制、公路收费监控等领域。完整的车牌自动识别系统由图像釆集、图像处理、模糊识别等模块组成，其中对一幅已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、二值转换、车牌分类、车牌分割、字符识别、结果优化的过程简称车牌模糊识别。目前国内已有众多单位开展了车牌识别技术研发，虽然各家都取得一定的成功，但车牌识别技术本身毕竟要符合实战要求，为此笔者综观各家实际车牌识别系统后提出了车牌识别系统的几点不足之处和改进方法，供该领域的专业人士和领导参考。
一、图像预处理
根据三基色原理，世界上任何色彩都可以由红绿蓝(RGB)三色不同比例的混合来表示，如果红绿蓝(RGB)三个信号分别由一个字节表示，则该图像颜色位数就达到二十四位真彩，也就是说在二十四位真彩的数字图像中每个像素点由三个字节来表示，根据数字图像水平和垂直方向像素点数(即图像分辨率)可计算出一幅图像实际位图大小。事实上，在车牌自动识别系统中车辆图像是通过图像采集卡将运动的车辆图像抓拍下来，并以位图的格式存放在系统内存中。这时的车辆数字图像虽然没有被人为损伤过，但在实际道路上行驶的车辆常会因为各种各样的原因使得所拍摄的车辆图像效果不理想，如外界光线对车牌的不均匀反射、极强阳光形成的车牌处阴影、摄像机快门值设置过大而引起的车辆图像拖影、摄像头聚焦或后背焦没有调整到位而形成的车辆图像不清晰、由于视频传输线而引起的图
像质量下降、所拍摄图像中存在的噪声干扰、所安装的车牌不规范或车辆行驶变形等等。这些都给车牌的模糊识别增加了难度，在现有的技术条件下任何优秀、先进的车牌识别软件也是无法达到百分之百车牌正确识别率。但我们可以对车辆
图像根据不同应用特点进行识别前的预处理，尽最大可能提高车牌正确识别率，这些图像预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。
其中图像平滑的目的是为了减少图像中的噪声，一般情况下在空间域内采用领域平均法来减少噪声，在频率域内由于噪声频谱多在高频段，因此釆用各种形式的低通滤波方法来减少噪声。空间域是指对图像像素灰度值直接运算后取代，频率域是对图像的像素值进行变换运算后反变换取代，如傅立叶变换等。实际常用的方法是通过一个像素点和周围像素点的平均运算来去除突然变化的像素点，从而滤掉一定的噪声，当然如果釆用不合适的图像平滑算法，则会带来图像模糊。
在道路实际行驶的车辆中，车牌在图像中往往存在不水平情况，如摄像机不在车道正中央、挂放的车牌不水平或车辆突然变道行驶等都会使采集的车牌图像需要进行车牌倾斜校正。由于车牌的上下沿是两条明显的平行线，所以一般釆用HOUGH变换，检测出这两条直线的倾斜角，或者利用特征投影法来检测车牌的倾斜角，然后对车牌图像进行水平校正。
灰度修正也是图像增强行之有效的方法，通常采用直方图修正法使图像具有期望的灰度分布?水平方向为像素灰度值，垂直方向为该像素值出现的数量，根据灰色图像直方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀和平滑，同时如果直方图中存在多个峰值，则按直方图峰值计算出限定阀值，然后进行分段图像处理，由此分离出背景和噪声。当然，这种车辆图像预处理过程需要有一定的运算时间，而对于实时车牌识别系统来说，图像预处理的时间不可能太长，否则会加重内存负担，并可能丢失其它车辆图像数据。
二、车牌定位
我们知道车牌定位对车牌识别系统来说至关重要，在车辆图像中往往存在许多类似车牌的区域，如养路费牌、广告牌、车灯区等都容易干扰车牌的定位。常用的车牌定位算法有(1)自适应边界搜索法利用倒L型、水平直线、垂直直线这些结构元素搜索、定位字符，然后找出符合一定格式的字符群，即认为是车牌；(2)
区域生长法是对边缘图像进行均匀性区域生长，以获得潜在的车牌区域，然后利
用车牌的几何特征以及车牌区域内的边缘灰度直方图统计特征删除伪车牌，即得真实车牌；（3）灰度图像数学形态学运算法则利用车牌形状特征、字符排列格式特
征，对预处理后的灰度图像进行一系列的形态学运算，得到直线与一定数目的
字符相邻的区域即认为是车牌；（4）基于字符串特征增强的分割方法釆用一种线性滤波器突出牌照区域的纹理，再釆用取阈值的方法来分割牌照区域；（5）模糊聚类法则利用模糊逻辑系统，根据一些分类参量判别由粗分割得到的图像中不确定部分是隶属于背景还是目标，从而分割出车牌；（6）基于灰度图的车牌定位和分割法首先选取适当的阈值用迭代法得到二值图，再根据车牌中文字笔画的垂直边缘特征做车牌定位；（7）DFT变换法是先对图像逐行做DFT变换，然后把频率系数逐行累加平均并根据这些平均值做出频谱曲线，根据频谱曲线中的峰”勺起始点位置确定车牌水平位置，对这一水平区域逐行做DFT变换可确定车牌竖直
位置。虽然上述车牌定位算法已在实践中取得成功，但对于车辆实时监控系统来
说上述方法所需的时间仍然偏长，为此我们经过大量实践后找到了基于图像差分投影法，从而将车牌识别时间缩短到一百毫秒以内。其原理是将车辆灰色图像按水平方向求差分图，然后按垂直方向求差分，最后对差分后的车辆图像分别在水平和垂直方向投影，按照给定的车牌尺寸范围找出可似车牌区域。
然后按照水平和垂直方向投影得出有可能的车牌区域有三个，包括两个车灯区，由于车灯区在尺寸和字符数上不符合常规车牌特征，所以即可排除，从而仅剩下
唯一的车牌区域，再从灰色图像中切出真正的车牌区图像。
三、二值转换
实际上，在车牌定位时已经将二十四位真彩图像转换成八位灰色图像，即用一个
字节表示一个像素点，而一个字节能表示256种灰度，这对提取字符特征来说仍是困难的，需要进一步将灰色图像转化为黑白二色图像，这个转换过程就称作二值转换。常用的车牌图像二值化方法是将各个像素灰度值与一个经验值（常称阈值）相比较，如果该值少于阈值，则灰度值取“0即黑色），否则为“255”|（白色）?
通常根据该车牌灰色图像的直方图得到最小和最大灰度值，然后设定阈值为最小和最大灰度值的平均值，再通过这二个区域的灰度迭代出最佳阈值，该方法的具体程序见参考文献[2]P466-469页。但实际二值化需要分区进行，否则会形成字符笔画断裂
和加粗等。
四、车牌分类和字符分割
众所周知，我国车牌种类繁多，常见的车牌有民用车牌、警用车牌、军用车牌、武警车牌和个性化车牌等，按照中华人民共和国机动车号牌标准（GA36-92）规
^定。
从汽车牌照的结构特点看，民用车牌最少也有八个字符，若以7X9点阵表示一
个字符为例，水平方向需要7个像素点、垂直方向需要9个像素点，加上字符水平之间必须有一定的间距，以及车牌左右和上下都有边框存在，因此车牌水平宽度在图像中所占的大小应不低于100个像素点为宜，考虑到诸如灰尘、雾、油漆剥落或颜色变淡等缺陷对车牌的影响，用于车牌识别的最佳尺寸为水平方向不少于110个像素点、重直方向不少于15个像素点，否则容易产生车牌定位出错，即使定位出车牌，也容易产生字符识别错误。
字符在竖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，因此字符的正确分割位置应该在上述局部最小值的附近，并且这个位置应满足车牌字符的标准数目、字符尺寸等条件，这样就排除了在复杂环境下车牌定位错误。在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，当检测到第一个投影值不为零的坐标可视为首字符的左边界，从该坐标向右检测到的第一个投影值为零的坐标可视为首字符的右边界，其余字符的边界坐标同理可得。通过字符的平均字宽和两字符左边界之间的平均距离去除可能存在的错误切分。对于字宽小于平均字宽一定比例（如0.2）的字符可视为无效字符；前后两字符距离小于平均距离且此距离与字宽之和不大于平均距离，则合并之为一个字符；对于字宽大于平均字宽一定比例（如2.4）则视为两字符出现粘连，当字符数量多于或少于车牌可能的字符数时则认为所定位的车牌无效，这就是车牌垂直分割法。
五、字符和车牌颜色识别
1、字符优化
按照上述车牌定位和切割方法很方便取得单个字符图像，不过此时的字符图像也
可能存在字符与边框相连、字符变形和字符断裂等情况，为此在真正识别之前需要对
字符位图作进一步的技术处理，如下图车牌二值图经水平方向腐蚀后明显有利于图像分割和识别，但对于黑底和蓝底的车牌则适得其反。常用的方法是将用于识别的字符位图按新的点阵大小重新采样，然后搜索字符位图的精确上下左右边界值，依照字符位图的宽高值和新的边界值重新确定字符像素点，并排除非字符情况，如左右边界值之差过小、上下边界差过小等情况即认为非字符，用
“ ？”
取代。
2、字符类型
设定类型0为民用车汉字，包含京、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、甘、青、宁、新，渝”；类型1为英文字母，包括除“外的“A-Z其他字母；类型2为数字，包括“0—9”类型3为数字和字母，包括类型1和类型2;类型4为武警英文字母，包括“ WJ;类型5为武警数字，包括“ 0—9”类型6为警车尾字警”字；类型7为军用车汉字，包含甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸、子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥”；类型8为民用车尾字，包括“0—、学、试、领、港”等字。按照上述字符类型设定，我们可以得到车牌字符类型表为民用汽车｛0，l，3，3，2，2，8｝、武警汽车｛4，5，5，5，5，5，5，5｝、军用汽车｛7, I, 2，2，2，2，2｝、警用汽车｛0，3，3，2，2，2，6｝等。
3、标准特征库
将切分下来的字符图像变换到40X40的点阵空间上，按照水平和垂直方向提取二值特征、按照字符结构在水平、垂直、左、右四个方向的几何投影图像特征建立多维特征库，其中标准汉字从宋体字库中选取，字母及数字从OCR-A字库中
选取。对标准字符分别进行归一化、轮廓化和特征抽取，标准模板就是从中抽取特征得到的特征向量。
4、字符匹配
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板
匹配算法首先把待识别字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。由于这种匹配算法稳定性较差、时间花费也较大，因此在此基础上提出了基于关键点的匹配算法。此算法先对待识别字符进行关键点提取，然后对关键点去噪，最后再确定字符的
分类。这种匹配算法只利用了字符的关键点进行匹配，因此提高了识别速度又具
有较高的识别率。基于人工神经网络的算法主要有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征来训练神经网络分类器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。前一种方法识别结果与特征提取有关，而特征提取比较耗时，因此特征提取是关键。
笔者认为，目前依据我国车牌特点采用模板匹配算法识别速度更快。具体做法是
将待识别的字符位图提取字符特征加权值，然后逐一与该类型相关的已知字符的标准特征库加权值比较，从中选取最理想的字符作识别结果，当该理想字符相关的特征加权值小于给定的最小经验值，则认为该字符匹配成功，当该理想字符相关的特征加权值大于给定的最大经验值，则认为该字符匹配错误，如采用“ 取代。对于容易相混的字符需要作进一步细节区分，如“0、5-8、0-D、0-Q、S-5、
S-8、B-8、B-0、B-D、D-Q、7-T、1-7、4-A”等。
五、颜色识别
对于二值转换后的车牌图像依据我国车辆牌照特点十分容易分辨出黄色和白色的车牌底色，但对于蓝底白字和黑底白字需要进一步从原灰度车牌中提取特征，如可以提取车牌分隔符区域，即截取第二个字符右边界和第三个字符的左边界的车牌区，通过分析该区域灰色度就能区分出蓝色和黑色车牌底色，因为黑色和蓝色灰度存在明显差别。
六、结果优化
按照模板匹配算法，可以得到若干个车牌识别结果，从中我们选取字符匹配成功数最多者。如果全部字符匹配成功，则输出结果肯定准确，而在实际运行的车牌识别系统中即使对字符作了优化处理，但仍有部分字符受车牌色差和环境的影响有识别出错可能，为此在识别结果中不妨设定最小出现数，如规定整个车牌中有四位识别正确就给出车牌结果，这样有利于车牌模糊识别技术的应用。同时，依
据我国车牌结构特点还需要进行车牌语法校验，如民用车牌尾字不存在警”字、
军牌格式中不会出现领、港、挂、学”字、警牌尾字不能出现学、港、领、挂” 字、警牌首位不能出现军牌汉字、武警车牌中不能出现民用和军用车牌汉字等等，这样可以大大提高车牌正确识别率。
七、字符训练
由于车牌安装角度、车牌制作工艺不同和外界污渍都会对字符识别产生影响，因此完整的车牌模糊识别系统应能提供字符自学习功能，即根据已知字符的二值图
像重新生成特征库或改变部分特征库加权值，只有具备字符训练的车牌模糊识别软件才会有很高的车牌识别正确率、很强的适应性。
八、结束语
按照我国公安部门规定，车牌号码由省市区简称、车辆注册机关、注册编号、分类号码组成，现行的车牌种类繁多，这就给车牌模糊识别增加了难度，笔者通过分析现有车牌结构特点后认为有如下几点值得相关专家和领导关注：
(1)车牌编码规则应统一，如摩托车、农用运用车、拖拉机、使馆车辆应参照大
小型汽车编码规则，尾部可相应改为摩、农、拖、使”字：
(2)军队和武警大小车牌也应参照上述编码原则；
(3)针对车牌生产厂家众多的特点，应将车牌材料统一配给，确保车牌一致性；
(4)规范车牌安装区域，避免车牌中的字符被紧固螺钉和装饰物阻挡。
总之，通过上述分析我们知道车牌模糊识别的关键是车牌区域定位和字符识别，
这两方面技术虽然已日趋成熟，但识别算法本身始终是人编的，追求更高的车牌模糊识别正确率永远是业内专业人士共同努力的目标。
九、使用图片
车牌识别地matlab程序
( 附录 车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('');%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 " figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像'); %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel('disk',13);%strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减 ￥ figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型 fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型 level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像 bw2=double(bw22); %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 、 figure,imshow(bw2);title('图像二值化');%得到二值图像 grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界
车牌识别采购研发纵览
车牌识别采购、研发纵览 《车牌识别采购、研发纵览》是目前最详细的关于车牌识别的资料。本书分两部分： 第一编，介绍车牌识别的技术知识，包括目前我国主要的车牌识别产品名单、车牌识别产品必备/附加的功能，以及车牌识别的应用范围； 第二编，介绍车牌识别的研发知识，其中包括，车牌识别程序的模块、车牌识别程序内核模块的各种类型以及各个子模块的详细算法。 第一编对于广大车牌识别采购人员十分重要；对于广大车牌识别开发人员，要在熟悉了解第一编的基础之上，研读第二编。 第1编采购 这是《车牌识别采购、研发纵览》的前半部分，是广大车牌识别采购者的必读部分。对于车牌识别研发人员来说也是有很大的参考价值，而且对后面的开发有极大的帮助。 第1章车牌识别供应商 通过本章，采购人员可以对我国的车牌识别技术水平有一个概括性的认识；研发人员也应该能够了解到这一技术目前的成熟程度。 第1节车牌识别供应商列表 车牌识别并没有统一的国际标准。本章仅仅列举我国的车牌识别供应商。（因 第2节车牌识别供应商举例——绿睿科技 车牌识别属于知识密集型产业。研发车牌识别需要大量的高级软件人才。绿睿科技公司正是一家拥有大量软件人才的公司。她座落于我国的硅谷——北京中关村。“爱国，勤奋踏实，艰苦创业”是该公司的主题。绿睿公司希望能和合作
伙伴一起，实现我国的产业升级和结构性调整，提升合作伙伴产品的附加值。让更多的国内公司积极参与世界经济产业链条中，上游的竞争。 绿睿科技以研发为主，而以市场推广为辅；绿睿集中精力提高产品质量，而将更多利润让给合作伙伴。 绿睿科技全体同仁艰苦创业，于2009年推出车牌识别这一智能交通领域产品。绿睿拥有该产品的核心技术和独立的知识产权，而且不断地对产品进行更新换代。 有关绿睿科技更详细的资料请登陆该公司官方网站：。以下是该公司的标示： 向您推荐——绿睿车牌识别车牌识别采购、研发纵览 第2章车牌识别的应用 车牌识别主要用于智能交通领域。随着计算机软硬件的不断升级，车牌识别所依赖的环境日臻完善，车牌识别的功能越来越丰富，应用场合也越来越多。 第1节车牌识别应用列表
第二代一体式车牌识别系统设计方案
第一部分：系统介绍及应用分析 一、系统简述 随着科学技术水平的发展，视频领域已进入高清时代，我公司通过多年研究，隆重推出了高清车牌识别一体机和道闸的简单且豪华组合，使用很少的设备完成了停车场系统对固定用户和临时收费的管理要求。传统的停车场大多采用近距离读卡方式，必须停车伸手刷卡，上下坡道停车刷卡容易造成溜车、碰撞等事故，并且停车场卡片属于一种耗材，后期添加需要购买，还涉及丢卡、坏卡等情况引发的经济纠纷，在以车牌识别为主导的智能车辆管理系统中不会出现此类情况，高清车牌识别系统主要通过车牌识别技术，实现对进出车辆车牌信息的识别，每一辆出入停车场的车辆均有出入图片匹配，由系统软件根据收费方案核算收费金额并显示在道闸的显示屏上，车辆进出场时可以实现不停车通行。 整套系统使用简单、维护方便、稳定性强，采用TCP/IP网络通讯，布线简单、方便，大大减少了施工难度，便于设备的调试及维护。 二、车牌识别介绍 车牌识别技术以计算机技术、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。 车牌识别系统流程
第二部分：系统设备组成及工作逻辑 一、系统设备组成 该套系统主要由以下部分组成： 入口控制部分：X9道闸一体机也可换其他样式速度的道闸（含高清车牌识别一体 机、聚光灯、控制主板带控制功能） 出口控制部分：X9道闸一体机也可换其他样式速度的道闸（含高清车牌识别一体 机、聚光灯、控制主板带控制功能） 岗亭终端：电脑主机、停车场管理软件、485/232通讯转换器 管理中心：电脑主机、停车场管理软件 二、车辆管理流程 车辆入场： ◆临时车辆 临时车辆入场时，高清车牌识别一体机远距离自动识别车牌号、记录入场时 间等，并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号，道闸远距离快速抬杆，不停车通 行进入车场；车辆通过后道闸杆自动落下。 ◆固定客户车辆 管理计算机将对应授权通道的车牌信息到车牌识别管理软件中。固定车辆进 入停车场时，车牌识别一体机自动抓拍、识别、处理车辆的车牌信息，并将识别 结果传送到管理计算机，管理计算机利用识别结果查询数据库，识别正确自动放 行车辆，并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号；车辆通过后道闸杆自动落下， 达到车辆不停车通行。 车辆出场： ◆临时车辆 临时车辆出场时，高清车牌识别一体机远距离自动识别车牌号、上传到电脑， 管理电脑自动调出该车进场的车牌及入场时间等信息，并自动计算停车时间、收 费金额，并在道闸的显示屏上显示收费金额； 收费完成后，道闸杆自动开启放行车辆，车辆通过后道闸杆自动落下； ◆固定客户车辆 固定车辆外出停车场时，车牌识别一体机自动抓拍、识别、处理车辆的车牌 信息，并将识别结果传送到管理计算机，管理计算机利用识别结果查询数据库， 识别正确自动放行车辆，并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号；车辆通过后道 闸杆自动落下，达到车辆不停车通行。
高清车牌识别解决方案
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。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。 3.2.1 车牌识别模块技术参数 1、视频触发捕获率： 监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。 2、车辆号牌识别准确率： 白天车辆号牌识别准确率大于97%；夜间车牌识别准确率90%以上。 3、车牌捕获类型： 可识别02式牌照（GA 36.1-2001）；92式牌照（GA 36-92）；新军车牌照；警车牌照；武警车牌照；港澳车内地牌照；使馆车辆等牌号。 3.2.2管理软件 它将计算机视觉技术、神经网络系统技术、机械、电子自动化设备、计算机以及智能卡技术有机的结合起来，从而对各类出入车辆进行有效的管理。 高清识别智能停车场系统软件采用面向对象的C#平台开发，支持目前稳定可靠的大型数据库SQL 2000、SQL2008等，软件操作界面简单，具有超强的兼容性。车牌自动识别，实时监控，语音报价，车位提示，多样化收费标准，报表详尽，车辆管理完善，自由组合权限控制。
全自动车牌识别停车场管理系统技术方案
车牌自动识别停车场管理系统技术方案
前言 随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，小区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发展的需要，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。但是目前任何高科技产品都不能完全代替人类的手工操作，不能完全取代人的思维，更不能与人的思维方式相吻合。因此我们在做自动化管理系统的设计时，要尽可能地强调自动化手段，但又不可忽略人工干预的因素，二者巧妙地结合起来，可达到事半功倍的效果。
本设计方案就是基于以上的思想基础，针对小区车辆管理的实际情况，结合各种现代化高科技手段完成的。 我们的目标是为小区用户的车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。此设计方案着重考虑了识别的准确性，及车牌自动识别算法在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入，既考虑到用户的需求，又囊括了各种高科技技术，而且增加了一些管理手段，尽可能地为用户提供一个完善的小区车辆管理系统。 第1章用户需求分析 在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，无需地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，固定车辆可无障碍出入停车场，临时车辆人工审核后入场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点。
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像
for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if temp
车牌识别系统地感
车牌识别系统地感 产品名称：高清车牌识别系统 产品型号：DH-LPR200 产品参数：高清车牌识别系统（200万CCD、地感线圈触发、车牌识别、视频一体机） 一、系统概述 高清车牌识别系统（地感线圈）采用200万像素CCD传感器的高清摄像机与线圈车辆检测器相结合工作的模式对经过干道的机动车辆进行自动拍照记录，车辆检测器采用地感线圈检测，一旦有车辆通过，即产生触发信号，高清车牌识别抓拍一体机对过往的车辆进行拍照取证，夜间启动闪光灯（LED补光灯）进行补光，形成执法证据照片。每张图片都可清晰地反映出车辆相关信息，包括机动车的外形、特征、号牌、驾乘人脸像等要素，及通过时间等信息。 本系统抓拍率高、稳定可靠，抓拍图片清晰，证据完整。支持抓拍包括摩托车的所有机动车辆。 二、技术参数 ●高清车牌识别抓拍一体机为双DSP嵌入式一体化结构、系统稳定可靠，功耗低，最大功耗不超过10瓦。 ●前端路口无需配置工控机，通过网络传输，只需增加数据储存电脑，高清车牌识别抓拍一体机集成了图像、控制、抓拍、存储、传输模块，系统更稳定。 ●车牌识别模块集成在摄像机中、系统更加稳定可靠、更加简单。 ●直接通过高清视频检查，准确率高，系统结构更加简单。 ●连续高清视频流，每秒达到25fps，双码流，支持高清抓拍、高清录像，并输出一路摸拟视频BNC。 ●高清晰CCD数字成像，图像分辨率达1600×1200或1920×1080。全天候辨别车辆特征、车牌号码及路口环境。 ●灵活的信息叠加：前端抓拍照片直接叠加信息，包括路段名称、抓拍时间、车牌号码、车牌颜色、方向、设备IP、车道号、违章信息等。 ●实用性强，具备开放性和标准性。 三、系统功能 ■车牌识别系统抓拍张数：1张全景以上（可根据实际要求设置抓拍1-4张）■车辆抓拍率：≥99%（白天），≥99%（夜间） ■图片有效率：≥99%（白天），≥99%（夜间） ■车牌识别率：≥97%（白天），≥95%（夜间） ■适应车速范围：5～220公里/小时
人工智能车牌识别
车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交 通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别 等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人 对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。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牌 照信息（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。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC ）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停 车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率， 车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速 通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
车牌识别管理系统方案(DOC)
PA-WT车牌识别 停 车 场 管 理 系 统 方 案
目录 第一章前言................................ 错误！未定义书签。第二章系统设计依据及总则..................... 错误！未定义书签。 一、本方案设计依据：........................ 错误！未定义书签。 二、设计说明................................ 错误！未定义书签。 1、设计目标及原则........................ 错误！未定义书签。 2、系统概述 (2) 3、系统基本功能及特点 (5) 系统结构框图 (6) 图像识别系统主要设备 (7) 4 出口处电脑功能......................... 错误！未定义书签。 5 管理电脑功能 (11) 三．系统软件功能 (11) 第三章系统设计 (12) 注意事项 (13) 第四章售后服务 (14)
前言： 车牌识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（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。 目前国内有两种识别方式，1、软件识别，就是摄像机直接接入PC机，通过电脑上位机软件对摄像机抓拍图片进行分析识别，优点成本低，缺点：对电脑要求较高，长时间运行识别速度会有一定影响。2、DSP嵌入式硬件识别，摄像机直接接入DSP嵌入式车牌识别器，通过专业的DSP芯片对摄像机抓拍图片进行分析，优点：对电脑要求低，设备自带防死机功能，算法丰富，识别速度快，适用于工业环境长时间运行。缺点：成本相对于软识别成本较高。 系统简介 我司采用DSP嵌入式硬件图像处理器研制开发的PA-WT汽车牌照自动识别车辆出入管理系统，具有方便快捷、准确可靠、保密性好、灵敏度高、节省
智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书
智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书 2017-05-17 10:56 多奥智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书 一、数据库的安装 安装数据库Microsoft SQL Server 2000 1)选择SQL Server 2000文件夹下的应用程序。 2)选择第一项，即安装SQL Server 2000组件（C）。 3)选择安装数据服务器（S）。 4)选择本地电脑（L）。 5)选择创建新的SQL Server实例，或安装客户端工具（C）。 6)选择服务器和客户端工具（S）。 7)选择默认。点击下一步。 8)选择典型，点击下一步。 9)选择使用本地系统账户，点击下一步。 10)选择混合模式与空密码，点击下一步。 11)继续下一步直到安装结束。重启电脑，数据库安装完成后。 二、停车场软件的安装 安装停车场软件 1)打开光盘，运行，根据提示安装完成后出现。
2)选择“创建本地数据库”，点击“执行选择”后出现连接数据库的界面， 3)点击“连接数据库”后，创建数据库、备份数据库、还原数据库的按钮会显示出来。 4)点击“创建数据库”，创建数据库成功后，退出。再选择“安装加密狗” 5)点击“执行选择”，出现SoftDog Windows驱动安装和卸载程序界面 6)勾选“USB狗驱动”点击“安装”，安装成功后，退出。加密狗驱动安装完成。 三、停车场软件操作 软件的登陆 1)运行软件的安装包，安装好软件。 2)创建好数据库后，点击图标打开软件 3)出现智能停车场管理系统登录窗口，如图示2，输入用户编号101，点击三次回车，进入软件操作界面。或者输入用户编号101后，直接点击“确定”按钮进入软件操作界面
车牌号识别解决方案
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（License Plate Recognition， LPR）是以计算机技术、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、拓扑图 四、高清车牌识别系统搭建 4.1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。
车牌识别系统说明
一、 车牌识别出入口管理系统设计 1.1 系统简介 停车场基于车牌识别管理模式的系统，设备一般包括车牌识别专用摄像机、车牌识别器、信息显示屏、自助缴费终端、电动道闸、图像对比和车牌识别系统、计算机等。为了满足客户不同管理需求，各个设备可以灵活组合。 在本项目中，系统需要对临时用户、固定用户进行实时管理，对其出入的时间、车牌号、图像进行严格记录、识别和登记，并按照停车时间和计费规则对各种车辆进行收费，并防止车辆丢失。 智能车牌识别收费管理系统系统图 主要功能： ● 车牌识别比对功能，防止车辆被盗 ● 语音提示，人性化操作提示 ● 支持灵活费率设定，不限时段，多种设定。 ● 支持车牌识别缴费功能，免除临租卡的发放，提高通行速度 管理中心服务器 数据采集器 自动道闸收费显示屏 摄像头收费管理系统 自动道闸 摄像头
●多进多出联网系统管理，支持出入口嵌套管理功能 ●异常情况处理，满足消费报警、应急手动等 ●支持51park网站的车位查询和预定功能，利于数据集中、管理集中 1.2其他子系统介绍 ●一卡通支付、手机支付： 用一卡通、手机支付缴停车费，替代临租卡，刷卡付费一次完成，还可 自助缴费。 ●ETC缴费 利用ETC有源卡，读卡距离6－10米，可不停车通过，提高通行效率， 减少出入口数量。 ●车牌识别，集中收费 利用车牌识别技术，获取车牌号码，替代临租卡的发放，驾车者在收费 处输入车牌号就可缴费，提高了效率。 ●无人职守自助缴费 驾车者自己在终端上输入车牌号码，调取入场记录，用一卡通、手机、 信用卡等方式自助付费，提高了服务水准。 ●折扣机，积分扣缴 对在商场酒店消费的客户，通过折扣机减免停车费，可用消费积分抵车 费，吸引有效用户，提高商场收入。 ●车位查询和预定（配合51park网站） 通过无线网络，自动上报停车场的空车位、收费价格等信息，供51park 网站的客户查询和预定，预定信息从51park网站下传到收费系统，并自 动处理。 1.3停车管理系统出入口设置 在停车场入口处设置车牌识别摄像机、LED显示屏（带语音）、自动道闸、地感线圈等。设备位置如图所示：
车牌识别的matlab程序
附录 车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread（'3.jpg'）;%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray（Scolor）;%rgb2gray转换成灰度图 figure,imshow（Scolor）,title（'原始彩色图像'）;%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow（Sgray）,title（'原始黑白图像'）; %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel（'disk',13）;%strel函数 Bgray=imopen（Sgray,s）;%打开sgray s图像 figure,imshow（Bgray）;title（'背景图像'）;%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract（Sgray,Bgray）;%两幅图相减 figure,imshow（Egray）;title（'增强黑白图像'）;%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double（max（max（Egray）））;%egray的最大值并输出双精度型 fmin1=double（min（min（Egray）））;%egray的最小值并输出双精度型level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw（Egray,level）;%转换图像为二进制图像 bw2=double（bw22）; %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 figure,imshow（bw2）;title（'图像二值化'）;%得到二值图像 grd=edge（bw2,'canny'）%用canny算子识别强度图像中的边界 figure,imshow（grd）;title（'图像边缘提取'）;%输出图像边缘 bg1=imclose（grd,strel（'rectangle',[5,19]））;%取矩形框的闭运算 figure,imshow（bg1）;title（'图像闭运算[5,19]'）;%输出闭运算的图像bg3=imopen（bg1,strel（'rectangle',[5,19]））;%取矩形框的开运算
高清车牌识别一体机安装说明
一、产品简介 文通科技针对停车场行业，推出基于嵌入式的智能车牌识别一体化设备，该设备具有高性能、低功耗、稳定性强等特性，产品集成了车牌识别相机、镜头、防护罩、立柱、补光灯等设备，具有集成度高、安装快捷方便、易于开发等特点。 1.1产品整体结构 文通智能车牌识别一体机包含防护罩、相机、镜头、万向节、立柱、法兰盘、补光灯、电源等，详细如图1.1： 图1.1 智能车牌识别一体机 ①防护罩；
②高清车牌识别相机； ③万向节； ④上法兰盘； ⑤不锈钢立柱； ⑥补光灯支架； ⑦补光灯； ⑧下法兰盘 1.2 防护罩内部组成 文通智能车牌识别一体机防护罩内部包含高清车牌识别相机、镜头、电源、接线端子、温控模块、风扇等，详细如1.2图： 图1.2防护罩内部结构
①高清镜头； ②高清车牌识别摄像机—130万像素； ③防护罩； ④相机接口： 12V电源接口、IP网络接口、 地感触发信号接口、补光灯触发线接口、 RS485接口（保留）、BNC接口（保留）； ⑤电源； ⑥接线端子； ⑦风扇：内置温控模块，自动控制加热； ⑧温控器 1.3 高清车牌识别相机接口 文通智能车牌识别一体机相机接口包含：IP网口、电源接口、地感触发线接口、补光灯触发线接口等，如图1.3所示：
图1.3智能车牌相机接口 ①线缆接口： A:地感触发线接口（开关量信号输入） B:补光灯触发线接口（开关量信号输出） ②BNC视频输出接口（保留）； ③IP网络接口； ④电源接口； ⑤Micro SD卡插口；
二、产品线路连接及安装安装 2.1 防护罩内部接线 图2.1 防护罩内部接线图 说明： 接线端子上，接入AC220V： ?1和2是一组火线（L） ?3和4是一组零线（N） ?5和6是一组地线（G） 电源线和闪光灯电源线接入方式： ?1接电源火线L—火线 ? 2 接补光灯火线 L—火线 ?3接电源零线N—零线
车牌识别系统解决方案
车牌识别系统解决方案 一、用户需求分析 在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，或者地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点． 其主要特点如下： 识别系统对环境的依赖性降低至最低程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。 基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。 可识别的最小号牌宽度为80个像素
纯车牌识别停车场管理系统方案
设计方案
公司简介 红门智能系统有 限公司新疆分公 司。总部创立于 1998年， 2006年 更名为红门智能 系统有限公司，注 “红 册资金500万。门智能”是一家集研发、生产、销售、服务于一体的高科技企业。多年来，红门人以振兴民族工业为己任，本着“科技为民，服务大众”的企业宗旨，在总结吸收国内外众多同类产品优点的基础上以全新思路成功设计开发出以IC卡为信息载体的“一卡通智能管理系统”，从而在停车场、门禁、消费、电梯控制、考勤、巡更、通道控制等管理系统中，实现了全新的管理境界，并在大厦一卡通、车场一卡通、企业一卡通、校园一卡通的智能化运用管理上取得了质的飞跃。 “红门智能”拥有一支技术领先、勇于创新、追求卓越、 敬业爱岗的杰出团队，多年来先后获得了：IS09001：2000国 际质量体系认证、多项计算机软件授权登记证书、多项软件产 品登记证书、相关产品生产登记证书、设计施工资质证书和多 项国家专利。“红门智能”始终坚持以信誉为根本、以技术为 依托、以质量为生命、以服务为基础，走高科技不断创新之 路，一如既往地为国内各界用户朋友提供全方位的技术支持与服务，树立行业典范，并为我国的信息产业发展做出应有贡献！
前言 随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，小区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发展的需要，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。但是目前任何高科技产品都不能完全代替人类的手工操作，不能完全取代人的思维，更不能与人的思维方式相吻合。因此我们在做自动化管理系统的设计时，要尽可能地强调自动化手段，但又不可忽略人工干预的因素，二者巧妙地结合起来，可达到事半功倍的效果。 本设计方案就是基于以上的思想基础，针对小区车辆管理的实际情况，结合各种现代化高科技手段完成的。 我们的目标是为小区用户的车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。此设计方案着重考虑了识别的准确性，及车牌自动识别算法在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入，既考虑到用户的需求，又囊括了各种高科技技术，而且增加了一些管理手段，尽可能地为用户提供一个完善的小区车辆管理系统。
车牌识别产品技术参数(1)
迅泊车牌识别系统产品参数介绍 一、车牌识别仪 显示屏为选配 1、概述: ◆支持牌照类型：普通蓝牌、黑牌、黄牌、双层黄牌、警车车牌、新式武 警车牌、新式军牌、使馆车牌、港澳进出大陆车牌 ◆适应车速：0-150公里/小时 ◆识别特征：号码、颜色、类型、宽度 ◆输出结果：车辆特征图像、车牌图像、牌照号码、颜色、类型、通过时 间 2、成像 ◆高清H.264，MJpeg输出；支持输出JPEG格式抓图 ◆支持线圈、视频、485、网络等触发方式 ◆支持智能自动、手动调节白平衡 ◆手动调光，基于图像的灯光控制 ◆基于车牌亮度的曝光控制 3、其他多样化功能： ◆支持连续视频采集与抓拍同时具备的工作模式，并且两种模式的成像参 数独立控制 ◆支持OSD信息叠加 ◆具有即时上报工作状态功能，包括：工作状态、客户端连接状态等 ◆支持网络自动连接、即插即用 技术参数: 号牌识别率：白天≥99.8%；夜间≥99.6% 号牌检出率：白天≥99.9%；夜间≥99.7% 适应车速：0-150公里/小时 输出信息:车辆特征图像、车牌图像，牌照号码、颜色、类型、通过时间 数据接口方式：10/100M 以太网TCP/IP
图像传感器：1/3" CMOS 有效像素：200万 最低照度：0.1 Lux（标准） 信噪比：>50db 电子快门：1/1至1/10000秒，22档 最佳拍摄范围：3-10米 光源发光频率：50Hz 防护等级：IP66 工作温度：-25℃~70℃ 工作湿度：≤90% 电源电压：直流7-24V，纹波<200mV 外形尺寸：452×145×133mm 重量：2Kg 整机功耗：7W 存贮温度：-50℃~120℃ 二、智能道闸 颜色：橘色和黄色可选 1、产品主要功能： * 手动按钮可作“升闸”、“降闸”及“停止”操作 * 无线遥控可作“升闸”、“降闸”及“停止”或对手动按钮的操作 * 停电自动解锁、停电后可手摇起杆 * 具有便于维护与调试的“自检模式” * 可选配路闸及通道红绿灯箭头指导 * 一体化机芯结构，同时适应压缩弹簧和拉伸弹簧应对杆长调节 * 支持外置和内置地感检测 * 所有款式闸杆头拆换方便，可满足个性化选择，并可实现互通互换 * 具有精美外观颜色搭配，静电粉尘高温烤漆（180度~250度）不褪色* 可配置多种防砸系统，地感、压力电波、红外等防砸功能 2、技术参数： 工作电源：AC220V+10% 50HZ
车牌识别方案
贵州宏博伟业机电设备有限公司成立于2011年，是贵州省专业的智能化集成服务企业，公司专注于智能电动门控系统解决方案、智能一卡通解决方案、智能停车场解决方案、智能安防解决方案、防恐路障解决方案、交通设施等…… 1、车牌识别技术简介：停车场无卡车牌识别管理系统的核心技术为车牌识别技术。对此技术很多公司已进行了较为深入的研究，但是在车牌定位和字符分割等关键技术上还存在着诸多难题，车牌识别率一般在90%左右，其实际应用效果不甚理想。通过多年的研究探索，引入了新的研发思路，较好的解决了车牌识别的关键难题，车牌识别率达到99.69%，在各地的停车场工程项目中得到了客户的广泛赞誉。
2、无卡车牌识别管理系统与智能卡系统的对比： 3、系统建设 3.1系统作业流程图
1）车辆进入： ①、车辆驶入车牌摄像机识别区域，触发地感线圈或虚拟线圈。 ②、车牌识别系统自动获取车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。 ③、显示屏显示该车的车牌号及有效期（月租车或临停车），欢迎光临等提示语。 ④、语音播放识别出来的车牌，欢迎光临等提示语。 ⑤、如果非满位或该车属固定车辆情况，闸机自动放行，同时记下车辆进入时间。车辆越过进口，驶入停车场内，车位显示屏刷新车位。整个过程自动完成，无须工作人员干预。车辆一直处于行驶状态，无需停车。 2）车辆离开： ①、车辆驶入车牌摄像机识别区域，触发地感线圈或虚拟线圈。 ②、车牌识别系统自动获取车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。 ③、显示屏显示该车的有效期（月租车），收费金额（临时车），祝您一路顺风等提示语。 ④、语音播放识别出来的车牌，祝您一路顺风等提示语。 ⑤、如果该车属固定
2019款车牌识别管理收费系统配置清单
智能一卡通车牌识别管理系统配置清单DUOAO智能一卡通车牌识别管理系统 一、DUOAO车牌识别停车场管理系统 序号名称规格型号生产厂家单位数量备注图片参数 1.入口设备 1数字自动道闸DAIC-TC-GDZ深圳多奥套1一体化机,含手动按钮和标准型3米八角直杆,其它闸杆另行计价"1、电机 采用直流无刷电机，较一般有刷直流机及普通交流电机有可无比的优越性能。无电刷：使用寿命长、低噪、维护方便； 无火花：不产生电气干扰，具有防爆性能； 高可控性：无级调速，顺、逆时钟瞬时转向制动，即使电机堵转也不会烧坏；低功耗：较普通电机道闸节能30%以上； 起落速度快、稳：起落快慢分别可调，具有1.8秒、3秒、6秒多种可选规格；停电可手动抬杆。 2、控制机构 涡轮涡杆结构； 传递功率大； 变速比高； 稳定强、可行性高（使用寿命10年以上）； 外型：专业外型设计、美观大方； 汽车金属烤漆，永不褪色； 体积小、重量轻、便于运输及安装；
3、其它参数 起落杆速度：1.4s～6s可调； MTBF（平均无故障时间）：500000h； 工作电压：220VAC±10%，50Hz； 额定功率：50w； 工作温度：-30℃至～85℃； 工作湿度：5％～95％。" 2车辆检测器（含线圈）DAIC-TC-CJ深圳多奥套1防砸车及检测有车读卡"灵敏度：高中低三级可调，适应各种车辆类型（摩托车、小汽车、中型车、大型车等）；频率：高中低三档可调, 抗干扰能力极强； 输出信号延时：可调； 自动复位； 工作电源：AC220V； 功耗：50mA。 " 3车牌识别一体机(含软件，支架，光圈，防水罩等套件)DAIC-TC-SBDUOAO台1200百万高清车牌识别一体机，识别准确率（>98%）,可脱机使用"极致优化的嵌入式车牌识别算法:综合识别率高于99% 视频流识别优化处理：最大程度地保证识别准确率 可脱机运行: 前置数据存储功能 优异的成像自动控制：自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯；
matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)
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；