车牌识别技术:工作原理及流程解析

车牌识别技术:工作原理及流程解析
车牌识别技术:工作原理及流程解析

车牌识别技术:工作原理及流程解析

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的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。

车牌识别技术工作原理

车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。

图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。

字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。

车牌识别技术工作流程

车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。

一、车辆检测跟踪模块

车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。

二、车牌定位模块

车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。

三、车牌矫正及精定位模块

由于受拍摄条件的限制,图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量,为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器,不仅计算快速,而且利用的是车牌的整体信息,避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位,进一步减少非车牌区域的影响。

四、车牌切分模块

车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征,能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响,并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。

五、车牌识别模块

在车牌识别系统中,通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别,构建一种层次化的字符识别流程,可有效地提高字符识别的正确率。另一方面,在字符识别之前,使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理,不仅可尽可能保留图像信息,而且可提高图像质量,提高相似字符的可区分性,保证字符识别的可靠性。

六、车牌识别结果决策模块

识别结果决策模块,具体地说,决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录,对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价,从而决定是继续跟踪该车牌,还是输出识别结果,或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息,减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误,大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。

七、车牌跟踪模块

车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型,使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测,最终只输出一个识别结果。

(以上观点来自火眼臻睛车牌识别系统)

车牌识别系统工作原理流程

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。. 一、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,找到符合汽车牌照特征的若干区域作 的区域作为牌照区域,并选定一个*为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,* 将其从图像中分离出来。

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 1.2 车牌识别系统简介 2 车牌识别系统的国内外现状 3车牌识别难点 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 随着经济社会的迅猛发展,人们的生活水平的提高,机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率,缓解公路上的交通压力,我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌,是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据,设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此,我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上,如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR),那么这将是一件非常有意义的工作,并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉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, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测; (2)交通控制与诱导;(3) 机场、港口等出入口车辆管理;(4) 小区车辆管理; (5) 闯红灯等违章车辆监控;(6) 不停车自动收费;(7) 道口检查站车辆监控; (8) 公共停车场安全防盗管理;(9) 计算出行时间;(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在市场应用价值极大,有能力产生巨大的社会效益和经济效益。如图1所示,LPR[1]的部分应用: 图1 LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用 近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交通管理

车牌识别系统技术设计方案

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 (12) 2.3方案概述 (13) 3系统介绍 (16) 3.1车牌识别系统简介 (16) 3.2系统优势 (18) 3.3系统组成 (19)

4主要设备参数性能介绍 (22) 4.1CA-AB900道闸 (22) 4.2INEX- TI200 200万高清识别一体机 (23) 4.3CA-600读卡控制器 (26) 技术参数: (26) 4.4软件监控界面 (27) 4.5其他辅件 (27) 5售后服务 (28) 5.1保修时间及范围 (28) 5.2维修及维护服务 (28) 5.3更新改进服务 (28) 5.4客户档案,完善产品质量 (29) 6部分工程案例 (30)

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

停车场智能车牌识别系统方案培训课件

智能停车场管理系统车牌识别方案 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,其在停车场实际应用效果更不甚理想。 我公司多年来专注于车牌识别在停车场管理系统中的应用研究,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%,配合我公司专业为车牌识别而开发的智能停车场管理软件,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传统卡系统的对比:

10 系统安装需安装接收、读卡设备车牌识别,安装方便 11 系统维护射频卡易损坏,读卡设备需保养 和维护,成本较高 设备通用性强,维护成本低 12 车主成本需购买射频卡无需购买任何设备 13 新车加入新车加入,必须购买新卡和进行 软件操作,较烦琐 新车加入只需在系统添加客 户资料,操作简单 14 报表管理基础数据不直接,各种车辆管理 报表和查询车辆记录生成繁琐 基础数据功能强大,报表功能 与查询功能完美实现 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。

(完整版)车牌识别系统的设计

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

车牌识别技术的工作原理和应用

车牌识别技术的工作原理和应用 车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的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。 车牌识别技术工作原理 车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。 图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。 预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。 车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。 字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。 字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。 结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。 车牌识别技术四大应用 一、停车场及小区出入口 停车场及小区出入口车牌识别技术的应用,主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间,实现车辆的自动管理,以便节省人力、提高效率;例如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、客观地记录本单位车辆的出车情况。 停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的,不但会出现错误,还需投入大量人力。一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别,为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。 二、高速公路收费站 目前,我国的高速公路建设发展突飞猛进,高速公路四通八达,每个出口均设有收费站,一

高清车牌识别系统解决方案

高清车牌识别系统 解决方案

高清车牌识别系统 解决方案

目录 一、脱机型车牌识别系统优势--------------------------------------------------------------------4 二、脱机型车牌识别系统组成--------------------------------------------------------------------7 2.1系统拓扑图 -----------------------------------------------------------------------------------8 2.2系统流程----------------------------------------------------------------- 错误!未定义书签。 三、智慧眼ZY-S1618功能简介 ----------------------------------------------------------------- 10 四、施工与软件配置------------------------------------------------------------------------------- 13 4.1视频流触发识别的施工要求 ---------------------------------------------------------- 13 4.2压地感触发识别的施工要求 ---------------------------------------------------------- 14 4.3软件配置------------------------------------------------------------------------------------- 15 五、软件特色功能简介 --------------------------------------------------------------------------- 19 5.1车牌修改------------------------------------------------------------------------------------- 19 5.2手动输入车牌入场或者出场 ---------------------------------------------------------- 19 5.3无牌车出入场 ------------------------------------------------------------------------------ 20 5.4出场模糊查询 ------------------------------------------------------------------------------ 21 5.5固定车脱机车牌下载 -------------------------------------------------------------------- 23 5.6脱机车牌下载至摄像机 ----------------------------------------------------------------- 23 5.7黑名单功能 --------------------------------------------------------------------------------- 24 5.8 车牌登记------------------------------------------------------------------------------------- 25 5.9车牌打折------------------------------------------------------------------------------------- 26 5.10掌上停车APP ----------------------------------------------------------------------------- 27

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(附源代码)

车牌识别 电子1301 洪江 13 一、目的与要求 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 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、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,然后组成牌照输出。 三、详细设计步骤: 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。 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 进行大围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然 后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个最佳的区域作为 牌照区域,并将其从图象中分割出来。 (2)牌照字符分割 :

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统 言经官 电气学院电子112 摘要:车牌识别系统(License Plate Recognition 简称LPR)技术基于数字图像处理,是智能交通系统中的关键技术,同时他的发展也十分迅速,已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。 关键字:车牌识别系统;图像预处理;字符识别;Matlab;去噪;二值化 引言 智能交通系统(ITS)是当今世界交通管理体系发展的必然趋势,而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术,目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合,成为研究的热点。 伴随我国国民经济的高速发展,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。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下,作为信息来源的自动检索,图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标 利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上,通过对车辆图像的采集,采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术,在图像中找到车牌的位置,提取出组成车牌号码的全部字符图像,再识别出车牌中的文字、字母和数字,最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代,90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致,使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统,而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异,目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率,因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

车牌识别技术的应用

车牌识别技术的应用 车牌识别技术的应用主要有以下几个方面。 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,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牌照号码并与系统中的“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,将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点,用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

将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、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,车牌识别管理系统采用了车牌识别技术,达到不停车、免取卡,有效提高车辆出入通行效率。 4.自动放行 将指定的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费卡口、高级住宅区等。 5.高速公路收费管理 在高速路的各个出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统,车辆到达出口时再次识别其牌照并根

基于rfid技术的汽车电子车牌识别系统设计与实现

基于RFID技术的汽车电子车牌识别系统设计与实现 基于RFID技术的汽车电子车牌识别系统设计与实现 【摘要】无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)是一种非接触的自动识别技术,电子车牌是基于RFID技术开发的一种车辆身份自动识别卡。本文首先简单介绍了RFID技术及其特点,在此基础上,探讨了如何利用RFID技术开发汽车电子车牌识别系统,实现数字化交通管理,最后,详细介绍了汽车电子车牌识别系统的设计及其应用。 【关键词】RFID,电子车牌,识别系统,交通管理 1、无线射频技术(RFID)简介 无线射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)是一种非接触的自动识别技术,其基本原理是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性,实现对被识别物体的自动识别。 RFID系统是由读写器(Reader)、电子标签(TAG)(也称应答器)和应用软件系统三个部分组成(如图1)。 电子标签是射频识别系统的数据载体,电子标签由标签天线和标签专用芯片组成。 RFID 阅读器(读写器)用天线与RFID 电子标签进行无线通信,可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的阅读器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及阅读器天线。数据管理系统主要完成数据信息的存储、管理以及对电子标签进行读写控制。数据管理系统可以是市面上现有的各种大小不一的数据库或供应链系统,用户还可以买到面向特定行业的、高度专业化的库存管理数据库。系统的基本工作流程是:读写器通过发射天线发送出一定频率的射频信号,当附着标签的目标对象进入发射天线工作区域时会产生感应电流,电子标签凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息,或者主动发送某一频率的信号;读写器对接收天线接收到电子标签发送来的载波信号进行解调和解码后,送到数据管理系

智能车牌识别系统

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。

车牌识别系统方案两篇

车牌识别系统方案两篇 篇一:<<立体高清车牌识别系统>>方案 一、项目设计目的 伴随着国内城市建设步伐的加快,小区停车场也积极地向创新化、科技化、智慧化的方向转变,小区的管理也更落实于具体,针对车辆管理这一方面将从“需求管理”的理念入手,采用当前最先进最严谨的纯车牌识别收费的车辆管理系统,将车辆管理一步到位。智能化地设计遵循以下原则:实用性、先进性、专业性、开放性、安全性、集成性和经济性,实现以下管理常态: 1、快速通行——车流量大,车辆频繁密集的现状,纯车牌识别收费的车辆管理系统满足所有车辆入场快速通行,可实现车辆的不停车入场。 2、智能化操作——通过入口无人值守,最大化地减少车辆收费的人员数量,避免不必要的人工干预。智能化的纯车牌识别收费系统自动计费,减少保安人员的工作强度,不需要保安同时顾及出入口的车辆情况,只需针对出场车辆进行快速收费的动作,并且在收费金额为零时,可实现自动开闸,减轻收费人员的工作量。 3、多样化的收费模式——可根据小区的管理,实现中央收费、磁卡优惠、储值用户交费等多种交费方式,并且支持优惠/免费原因的设定和查询。 4、人性化的管理模式——固定车辆未按规定停放地库时,系统可提示,设定停放地面超过一定的时间后,自动按临时停车收费标准收费。最大化提供地面停车位,减少地面停车的矛盾,便于管理和协调。 5、严谨地管理手段——所有车辆进出均提供图片、车牌号码。临时停车进出均

自动匹配,计算临时停车费,若有特殊情况的免费放行,均有免费原因的选择记录,做到车辆进出都记录在案。 二、车牌识别方案的优势分析 对固定车管理而言,“车牌识别”解决了以下问题 ?彻底解决“卡管理”时,一卡多车的情况; ?彻底解决“卡管理”时,卡未携带的情况; ?彻底解决“卡管理”时,卡丢失、损坏带来的换卡,补卡的工作; ?彻底解决“卡管理”时,卡安装摆放位置的沟通工作。 对临时车管理而言,“车牌识别”解决了以下问题 ?彻底解决“卡管理”时,收费人员偷钱的机会; ?彻底将收费人员从人工发卡的工作中解放出来,只需要负责收钱——入口发卡机往往需要安排专人在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”,严重偏离了“节省人力资源的根本要求”。而临时车往往停得距离发卡机较远,是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映,是经常发生的情况; ?彻底解决“卡管理”时,有的临时车混出停车场,同时损失临时卡和停车费的情况; ?彻底解决有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡,造成临时卡不断流失的情况; ?彻底解决入口发卡机的卡容量有限的问题; ?自动对大车,小车进行车型区分,执行不同的收费标准。 “移动支付”在收停车费环节的优势 ?临时车主和收费人员之间没有金钱介质往来;

车牌识别系统介绍

车牌识别系统简介 近几年来,随着计算机科技的发展,硬件水平的不断提高,模式识别技术的发展以及人工智能理论在图形图像处理中的成功运用,智能车牌识别技术不断发展,所谓智能车牌识别系统以及其工作原理,实际上就是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术,采用先进的图像处理,模式识别和人工智能技术,通过对图像的采集和处理,获得更多的图像信息,从而达到对车牌字符进行自动识别的系统,这个系统是模式识别技术在实践中的一个运用。目前主要的车牌识别系统主要由以下几个具体步骤构成图像采集、图像处理、车牌定位、车牌识别。其具体流程图如图所示。 其中核心部分,也就是需要在PC机上处理的过程主要有图像处理,车牌定位,车牌识别,这些步骤是我们研究车牌识别技术的重点所在。 一、车牌识别系统的应用前景 近几年来,车牌识别技术成为了一个热门。车牌识别系统集中了先进的光电、计算机、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术,实现对监控路面过往的每一辆机动车的特征图像和车辆全景图像进行连续全天候实时记录,计算机根据所拍摄的图像进行牌照自动识别。该系统可以应用于路桥关口,实现对过往车辆的不停车收费,还可以置于交通要塞,实现对进出车辆的不间断适时监控,除此之外,车牌识别系统还可以应用在以下几个领域: (1)交通适时监控。利用车牌识别系统的摄像设备,可以直接监视相应路段的交通状况,获得车辆密度、队长、排队规律等交通信息,防范和观察交通事故。这种适时监控系统一旦成功运用,将极大的方便交通管理,节约大量的人力物力。同时也提高管理效率。 (2)流控制指标参数的测量。该系统能够测量和统计很多交通流指标参数,如总的服务

流率,总行程时间,总的流入量和流出量,车型及车流组成,日车流量,小时,分钟车流量,车流高峰时间段,平均车速,车辆密度等,这为交通诱导系统提供必要的交通流信息。 (3)路费交纳、安全检查、运营管理实行不停车检查。根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料,可发现没有及时交纳养路费的车辆。另外,该系统还能发现无车牌的车辆。若同车型检测器联用,还可迅速发现所挂车牌与车型不符的车辆,对车辆管理实现真正的智能化,相比较于目前的人工管理这种管理方式极大的提高了效率。 (4)车辆定位。由于能自动识别车牌号码,因而极易发现被盗车辆,以及定位出车辆在道路上的行驶位置,这为防范、发现和追踪涉及车辆的犯罪,保护重要车辆的安全有重大作用,从而对城市治安及交通安全有重要的保障作用。 (5)军事应用。在一些军事要塞的出入口处,车辆流量较大,由于其特殊性,对过往车辆的管理就显的特别严格,如果人工管理,必然极大的消耗人力物力,同时由于人的主观性,有时候又不免会出现一些错误,而这些错误有的时候是致命的。如果采用智能车牌识别系统,就可能避免这些错误,极大的提高了这些部门的安全性。 二、车牌识别技术中的难点 车牌识别系统在实验室里已经取得了令人满意的效果,但很难应用于实际工程中,这是因为实验室的环境是处于理想状态的,而在自然环境里,由于受到人工拍摄条件,天气等因素的影响,识别率很难达到要求。我们大致的把这些因素归纳为“三类” 1.汽车牌照本身的特征 (1)牌照的图像质量本身无法保证。有些牌照被污损,而有些牌照的字符模糊不清,对光线的散射性不好,这些不确定性极大得影响了识别的准确率。 (2)牌照缺乏统一的标准。根据中华人民共和国公共安全行业标准对机动车辆牌照的有关规定,车牌的规格、颜色和适用范围各有不同。就目前我国的各种车牌中,有蓝底白字的,黄底黑字的,还有一些特殊的如军车,警车,国外驻华机构的工作的车辆,由于缺乏统一的标准,使得车牌识别过程中字符的分割难度较大,缺乏统一的模式规则的指导。 (3)车牌附近环境恶劣。车牌附近往往有复杂的外形或挡车器等,不利于车牌的定位和分割。有的车辆在车牌处有广告的文字,这些图像对车牌定位有很大干扰,不利于车牌定位与字符识别。 2、外部环境的特征 (1)外界光照条件的不相同白天和晚上光照强度不同。光照对图像质量影响很大。不同的光照角度,对车牌影响也较大。不同时间,不同气候条件,以及背景光、车牌反光程度决定了车牌区域的亮度特征。 (2)外界背景的复杂程度也影响着车牌的定位准确率。背景中与车牌区域特征相似区域的大小反映了背景的噪声程度。例如与车牌字符相似的背景远处的广告语就很容易影响车牌的粗定位。

车牌识别系统设计方案

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!未定义书签。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终端机上自助缴费或关注车场公众号后在车主手机上

车牌识别实验报告

数字图像处理在车牌识别中的应用 摘要 随着汽车数量在我国大面积的增加,城市交通状况逐渐受到人们的重视,如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。 针对此问题,人们运用新的科学技术,相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。因此,智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。车牌识别系统作为智能交通系统的核心,起着非常关键的作用。目前,图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。 本文旨在粗浅的运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用(所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下,易于处理的实验图片,不具有广泛性)。以车牌为研究对象,主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程,完成车牌的识别。 1.绪论 1.1背景及现状: 基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早,在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家,现在都已经有比较成熟的产品投入使用,比如美国的(AUTOSCOF)2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/Car System、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统,但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点,这些车牌识别系统不适合我国国情。 基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。 关于车牌定位方面,主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征,再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。 基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法,M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区,然后采用投影的方法剔除假车牌,定位针车牌。 基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法,基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。还有根据彩色边缘检测算子ColorPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的车牌定位算法。 1.2原理及方法 通常,车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正、车牌分割

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