各省普通车牌识别
各省普通车牌识别：
北京市（京）
京A、京C、京E、京F、北京市(城区)，京G 北京市(远郊区)，京B 出租车，京O J车
天津市（津）
津A、津B、津C、津E 出租车
上海市（沪）
沪A、沪B、沪D 上海市区，沪C 远郊区
重庆市（渝）
渝A 重庆市区（江南），渝B 重庆市区（江北），渝C 永川区，渝F 万州区，渝G 涪陵区，渝H 黔江区
河北省（冀）
冀A ，冀B ，冀C ，冀D ，冀E ，冀F ，冀G ，冀H ，冀J ,冀R ，冀T
河南省（豫）
豫A ，豫B ，豫C ，豫D ，豫E ，豫F ，豫G ，豫H ，豫J ，豫K ，豫L ，豫M ，豫N ，豫P ，豫Q ，豫R ，豫S ，豫U 济源
云南省（云）
云A ，云B ，云C ，云D ，云E 楚雄彝族，云F ，云G 红河哈尼族，云H 文山壮族苗，云J ，云L 大理白族，云K 西双版纳，云M ，云N 德宏傣族，云P ，云Q 怒江僳
族，云R 迪庆藏族，云S
辽宁省（辽）
辽A ，辽B ，辽C ，辽D ，辽E ，辽F ，辽G ，辽H ，辽J ，辽K ，辽L ，辽M ，辽N ，辽P ，辽V 省直机关黑龙江省（黑）
黑A ，黑B ，黑C ，黑D ，黑E ，黑F ，黑G 鸡西，黑H 鹤岗，黑J 双鸭山，黑K 七台河，黑L 松花江行署，黑M ，黑N ，黑P 大兴安岭
湖南省（湘）
湘A ，湘B 株洲，湘C ，湘D ，湘E ，湘F ，湘G 大庸，湘H ，湘J ，湘K ，湘L ，湘M 零陵，湘N怀化，湘P 湘西州
安徽省（皖）
皖A ，皖B ，皖C ，皖D ，皖E ，皖F ，皖G ，皖H ，皖J ，皖K ，皖L ，皖M ，皖N ，皖P ，皖Q ，皖R 池州
山东省（鲁）
鲁A ，鲁B ，鲁C ，鲁D 枣庄，鲁E 东营，鲁F ，鲁G 潍坊，鲁H ，鲁J ，鲁K 威海，鲁L 日照，鲁M 莱芜，鲁N ，鲁P 聊城，鲁Q ，鲁R ，鲁U 青岛开发区
新疆维吾尔自治区（新）
新A 乌鲁木齐，新B 昌吉回族，新C 石河子，新D 奎屯，新E 博尔塔拉，新F 伊犁哈萨，新G 塔城，新H 阿勒泰，新J 克拉玛依，新K 吐鲁番，新L 哈密，新M 巴音郭，新N 阿克苏，新P 克孜勒苏柯，新Q 喀什，新R 和田
江苏省（）
苏A ，苏B ，苏C ，苏D ，苏E ，苏F ，苏G ，苏H ，苏J ，苏K ，苏L ，苏M ，苏N 宿迁
浙江省（浙）
浙A ，浙B ，浙C ，浙D ，浙E ，浙F ，浙G ，浙H ，浙J ，浙K ，浙L
江西省（赣）
赣A ，赣B ，赣C ，赣D ，赣E ，赣F 抚州，赣G ，赣H ，赣J ，赣K 新余，赣L
湖北省（鄂）
鄂A ，鄂B ，鄂C ，鄂D 沙市，鄂E ，鄂F 襄樊，鄂G ，鄂H ，鄂J 黄岗，鄂K ，鄂L ，鄂M 荆州，鄂N 郧阳，鄂P ，鄂Q 鄂西州
广西壮族（桂）
桂A ，桂B ，桂C ，桂D ，桂E ，桂F ，桂G ，桂H ，桂J 贺州(属梧州)，桂K ，桂M ，桂L ，桂N ，桂P 防城
甘肃省（甘）
甘A ，甘B 嘉峪关，甘C 金昌，甘D ，甘E ，甘F ，甘G ，甘H ，甘J ，甘K 陇南，甘L ，甘M 庆阳，甘N 临夏回族，甘P 甘南藏族
山西省（晋）
晋A ，晋B ，晋C ，晋D ，晋E ，晋F 朔州，晋H ，晋J 吕梁，晋K 晋中，晋L ，晋M
（蒙）
蒙A 呼和浩特，蒙B ，蒙C ，蒙D ，蒙E 呼伦贝尔盟，蒙F 兴安盟，蒙G 锡林郭勒盟，蒙H 乌兰察布盟，蒙J 伊克昭盟，蒙K 巴彦淖尔盟，蒙L 阿拉善盟
陕西省（陕）
陕A ，陕B ，陕C ，陕D 威阳，陕E ，陕F ，陕G ，陕H ，陕J ，陕K ，陕U 省直机关
吉林省（吉）
吉A ，吉B ，吉C ，吉D ，吉E ，吉F 白山，吉G ，吉H 延边朝鲜族
福建省（闽）
闽A ，闽B ，闽C ，闽D ，闽E ，闽F ，闽G ，闽H ，闽J ，闽K 省直机关
贵州省（贵）
贵A ，贵B 六盘水，贵C ，贵D ，贵E 黔西南州，贵F ，贵G ，贵H 黔东南州，贵J 黔南州
广东省（粤）
粤A ，粤B ，粤C ，粤D ，粤E ，粤F ，粤G ，粤H ，粤J 江门，粤K ，粤L ，粤M ，粤N ，粤P ，粤Q ，粤R ，粤S ，粤T ，粤U ，粤V 揭阳，粤W ，粤X ，粤Y 南海，粤Z港澳进入内地车辆
青海省（青）
青A ，青B ，青C 海北，青D 黄南，青E 海南州，青F 果洛州，青G 玉树州，青H 海西州，
（藏）
藏A ，藏B 昌都，藏C 山南，藏D ，藏E 那曲，藏F 阿里，藏G 林芝
四川省（川）
川A ，川B ，川C ，川D ，川E ，川F 德阳，川H ，川J ，川K 内江，川L ，川Q ，川R ，川S ，川T ，川U 阿丵坝藏族，川V 甘孜藏族，川W 凉山彝族，川Z 眉山。
宁夏回族（宁）
宁A ，宁B ，宁C 银南，宁D
海南省（琼）
琼A ，琼B ，琼C 琼北
基于图像处理技术的车牌识别方法研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a516109013.html, 基于图像处理技术的车牌识别方法研究 作者：朱明秀 来源：《信息记录材料》2019年第03期 【摘要】近几年，智能化在我国各行各业中都应用极广，在交通系统中应用也非常多，车牌识别技术则是其中之一，如何在车辆正常行使状态下完成车牌自动识别？本文将从车牌识别现状入手进行分析，找到现有识别方式的一些问题，再吸取经验，从车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别几方面对基于图像处理技术的车牌识别方法进行探讨。 【关键词】图像处理技术车牌识别方法抓取识别 【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）03-0224-03 1 引言 随着经济和科技的发展，我国国民生活水平也日益提高，汽车成为每家每户常见的交通工具，这虽然带动了我国经济的发展，但也使交通管理工作量变大，在这种情况下，再依靠传统的办法根本无法完成交通管理工作，这就需要我们依靠信息化、智能化的技术去辅助完成交通管理工作。对于车辆来讲其主要识别是依靠车牌来的，因此我们必须将这种智能化、信息化技术应用到车牌识别中来，使之能服务于我国的车辆管理工作，使车辆管理工作能更加高效的运行。 2 车牌识别技术概述 2.1 车牌识别技术现状 近年来我国的车牌智能识别技术发展也非常快，现有的识别技术普遍有两种，一种是将车牌信息收集储存于IC卡或者条形码，通过无线电频率鉴别系统来识别汽车车牌号码，这种识别技术相对准确度比较高，但整套设备存在2个实际操作的问题：①十分复杂，不利于异型作业，而且需要所有车牌按照全国统一标准来制定，执行难度很大。②对扫描的工具要求非常高，这导致整套设备价格成本过高，而且虽能进行扫描，但无法核实车和卡是否一致，这也是个目前尚未突破的技术问题，这些问题都导致通过IC卡或条形码来进行识别的技术无法得到很好的推广。另一方面是直接通过突破来进行识别，因为这种识别方法能在无任何信号发送设备的情况下抓取到不同状态车辆的车牌，并通过非接触性信息菜系系统来进行智能识别，这种方法近年来使用很多，其相对IC卡和条形码来讲，能有效降低从成本，提高经济效益，而且起能通过图像抓取和人为参与结合来解决系统中的识别错误问题，有效提高。 2.2 车牌识别技术的研究意义
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。
解析车牌识别率算法
解析车牌识别率算法 首先剖析下车牌识别原理是怎样的，车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车牌识别车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示： （车牌识别原理示意图） 那么高达99.7%的车牌识别率是怎样做到的？
首先，相机成像是车牌识别的基础，稳定、优质的成像效果为高识别率奠定了坚实的基础； 其次，现场安装调试是车牌识别的重要保障，专业的咨询服务部为每一个安装现场提供专业、合理的安装意见，角度、距离、补光灯调节等为高车牌识别识别率提供了有力的保障； 再次，强大的识别算法。 一、核心算法支持丰富多样的功能：支持车牌种类繁多，工作模式灵活等。 车牌识别核心算法支持各类车牌：普通蓝牌、单层黄牌、双层黄牌、警车车牌、武警车牌、军队车牌（新军牌）、大使馆车牌、02式个性化车牌、教练车牌、农用车牌、挂车号牌、民航车牌、港澳出入境车牌、台湾车牌等。 支持线圈触发识别工作模式和视频流识别工作模式，灵活互补。 支持车身颜色识别，支持车标识别，支持车型识别。 二、鲁棒性强 （鲁棒性即在异常场景、异常情况下均能正常工作，且有较高的识别率）针对反光车牌、逆光车牌、阴阳车牌、变形车牌、污损车牌、奔驰特殊车牌、倾斜车牌、低对比度车牌、雨雾天气车牌、过爆车牌、粘连边框车牌、相似字符等特殊情况，均有较高的车牌识别率。
三、算法实时性 线圈触发工作模式，单帧耗时500ms左右；视频流识别模式，单帧耗时100ms左右。 综上所述，无论从核心软件、智能硬件还是强大的售前、售后服务体系，易泊时代都有强大的支持，因此车牌识别率99.7%，必须这么高，也必然这么高！
车牌识别系统技术方案
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 (11) 2.3 方案概述 (12) 3 系统介绍 (14) 3.1 车牌识别系统简介 (14) 3.2 系统优势 (15) 3.3 系统组成 (16) 4 主要设备参数性能介绍 (19) 4.1 CA-AB900道闸 (19) 4.2 INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3 CA-600读卡控制器 (22) 技术参数： (22) 4.4 软件监控界面 (23) 4.5 其他辅件 (23)
5 售后服务 (24) 5.1 保修时间及范围 (24) 5.2 维修及维护服务 (24) 5.3 更新改进服务 (24) 5.4 客户档案，完善产品质量 (25) 6 部分工程案例 (26)
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
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
停车场车牌自动识别系统工作原理
近几年，一遇假期堵成狗，已成为中国现代交通的常态，为了改善这种现状，各地高速设置ETC专用通道，不少出行者反应，在ETC实现全国联网之后，使用ETC通道过高速收费站比以往减短的时间少了不止10秒钟，这也成为减少高速拥堵情况的一大原因。 ETC通道能实现快速汽车快速通过，自动栏杆机功能的重要性不言而喻，但是车牌自动识别技术也发挥不可替代的作用。近年来，车牌自动识别技术已被广泛应用于城市智能交通系统中，如闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍以及交通治安卡口系统等，尤其是交通治安卡口系统，其作为治安刑侦管理的重要科技手段之一，对车牌自动识别技术提出了更高的要求，促进了车牌自动识别技术的快速发展。 车牌识别技术（LicensePlateRecognition，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。 与传统的射频卡刷卡管理系统相比，车牌自动识别系统最大的优点是：第一、可以完全实现无干扰、不停车通行；第二、真正实现车辆一车一杆的通行管理要求，杜绝传车卡互换情况的发生；第三、实现车场管理收费的完全电脑化记录、统计，最大程度减少了停车费用的流失。
车牌自动识别流程 系统前端采用了嵌入式高清一体化摄像机，可实现百万级分辨率的视频和图片码流输出，内置了高性能DSP芯片，支持内置智能算法、可实现视频检测、车牌自动识别等功能。采用了动态视频识别技术，实现对视频流每一帧图像进行识别，从而达到增加识别比对次数，大大提高了识别的效率和准确率。 车辆牌照的自动识别主要是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。 识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中，相机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。 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别，车牌识别算法采用基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化，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，通过这种多次比对的
车牌识别系统性能好坏的三大判断指标
车牌识别系统性能好坏的三大判断指标 一、车牌识别系统的识别率 车牌识别系统的技术日趋成熟，识别率越来越高，判断车牌识别系统好坏的最重要指标就是识别率。国际交通技术就特殊的识别率的影响进行了讨论，要求一天24小时合格品牌的识别率为85%-95%。 为了测试一个鑫蓝波车牌识别系统的识别率，需要将系统安装在一个实际的应用环境，全天候工作超过24小时，收集至少1000个自然车流量的信息标本进行车牌识别，识别结果与车牌图像还需存储下来获得视图。然后，还需要通过人工识别结果和正确的得到实际的车辆图像。然后，识别率的统计： 1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数 2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数 3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。 二、车牌识别系统的识别速度 识别速度决定了车牌识别系统可以满足实际应用的实时性要求。该系统的识别率很高，如果不能在几秒钟内得出识别结果，系统会因此没有实际意义，满足不了实时应用的要求。例如，一个车牌识别应用程序主要是负责减少道路通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。 三、后台管理系统 后台管理系统功能应包括： 1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，可以保护图像数据不丢失当系统运行功能，使网络的误差，同时便于人工管理; 2、技术有效的自动定位和查询车辆的车牌号码，识别车牌号码数以万计的同一个数据库的成千上万的自动对准和报警，如果车牌号码不正确读取时，有必要使用模糊查询技术可以获得较为接近最好的结果; 3、一个好的车牌识别系统的网络操作，还需要提供实时通信，网络安全，远程维护，动态数据交换，数据库，硬件参数的设置，系统故障诊断。
高清车牌识别系统安装与调试手册V2.1(详细版本)
高清智能车牌识别系统安装与调试手册 V2.1（详细版本）
智能车牌识别停车场管理系统简介 智能车牌识别停车场管理系统是我司根据当前市场发展与客户的需要，开发 出来的一款以车辆车牌作为车辆进出车场主要凭证，同时可辅以IC卡刷卡、可 实现固定车辆和临时车辆收费、基于以太网的停车场管理系统。该系统支持多通 道进出与图像对比、满足复杂的收费需求；数据处理速度快、信息存储安全、扩 展性强，能根据用户的需求，提供合适的停车场系统解决方案。 主要特点： ●正常情况下，完全以车牌作为出入场凭证 ●对临时车牌可进行精确收费，月租车牌过期后可进行临时收费，有效地防止停 车费用的流失 ●具备脱机与脱网功能。在脱机与脱网时，月租用户可自由出入 ●车牌识别一体机可代替传统的视频系统，不需要补光灯、摄像机等。成本 低，有较强的竞争力 ●支持多种车牌识别器，客户可选择面多 ●提供多种网络显示屏，可播放与显示广告词、出入场欢迎词、时间、剩余 车位、收费金额等
目录 第一章系统配置 (1) 1.1系统相关材料、器件的准备 (1) 1.1.2 软件清单 (1) 1.2工具需求 (1) 第二章软件安装 (1) 2.1 PC机型及配置的选择 (1) 2.1.1硬件环境 (1) 2.1.2 软件环境 (1) 2.1.3 局域网通讯环境 (2) 2.2 数据库安装 (2) 2.3 停车场系统软件安装 (10) 第三章车道信息显示屏安装 (14) 3.1车道信息显示屏安装 (14) 3.6车牌识别相机的安装接线 (15) 第五章系统调试 (17) 5.1网络的组建 (17) 5.2 系统初始化设置 (21) 5.2.1启动SQL Server服务器 (21) 5.1.3 数据库创建配置 (23) 5.1.4 运行车牌识别系统服务服务器 (27) 5.1.5 车牌识别系统初始化 (27) 5.1.5.1管理员登录 (27) 5.1.5.2系统参数初始化 (27) 5.1.5.3创建岗亭 (29) 5.1.5.4创建通道 (30) 5.1.5.5设置收费规则 (32) 5.1.5.6注册车牌 (34) 5.12 数据整理与系统备份 (35)
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 :
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
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：
车牌识别技术浅析及定位算法
车牌识别技术浅析及算法代码 摘要：车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的三个重要组成部分，是车 牌识别技术研究的重点，从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状及车牌识别技术的应用进行了简要介绍。车牌定位是车牌识别技术的第一个关键技术，定位的准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文对目前存在的车牌定位算法进行简单探讨。 关键词：车牌识别技术；车牌定位；算法比较；字符分割；字符识别。 随着2l世纪经济全球化和信息时代的到来，计算机技术、通信技术和计算机网络技术迅猛发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用，高速度、高效率的生活节奏，使汽车普及成为必然趋势。伴随着世界各国汽车数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重视。如何有效地进行交通管理，越来越成为各国政府的相关部门所关注的焦点。针对这一问题，人们运行先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等科学技术，相继研发了各种交通道路监视管理系统、车辆控制系统及公共交通系统。这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑，运行各种先进的技术解决道路交通的问题，统称为智能交通系统(Intelligent Tr ansportationSystem，简称ITS)。ITS是20世纪90年代兴起的新一代交通运输系统。它可以加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力。智能交通系统以车辆的自动检测作为信息的来源，因而对汽车牌照等相关信息的自动采集和处理的一门新的交通信息获取技术——车牌识别(License Plate Recognition，LPR技术逐渐发展起来，成为信息处理技术的一项重要研究课题。 1 车牌识别技术简介 车牌识别技术的研究最早出现在20世纪80年代，这个阶段的研究没有形成完整的系统体系，而是就某一具体的问题进行研究，通常采用简单的图像处理方法来解决。识别过程是使用工业电视摄像机(Industrial TV Camera)~]下汽车的正前方图像，然后交给计算机进行简单处理，并且最终仍需要人工干预进入2O世纪90年代后，随着计算机视觉Computer Vision Technology)的发展和计算机性能的提高，世界各国投入了大量的人力、物力进行汽车牌照识别系统的研究，时隔10多年，仍然没有一个成熟系统的识别率达到100％。20世纪90年代后期以后，随着全世界汽车数量的急剧增加，车牌识别技术的应用范围也越来越广，车牌识别技术己成为了一个热门的研究课题，人们对其进行了广泛的研究。车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频。其中关键在于以下三部分：车牌定位、字符分割和字符识别。下面就从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状进行简单介绍： （1）车牌定位方法 车牌图像往往是在复杂的环境中拍摄得到的，车牌由于与复杂的车身背景融为一体，由于车牌在使用中磨损与灰尘及拍摄仪器的影响以及由于拍摄角度的不
高清车牌识别系统施工方案
车牌识别系统 施 工 方 案 -
第1章车牌识别系统结构及安装 1.1车牌识别系统硬件组成 车牌识别系统主要由软件、数据库，道闸、地感、交换机、车牌识别一体机、LED补光灯、摄像机防护罩、立柱、万向节等硬件组成。 1.1.1车牌识别一体机 ADV10车牌识别一体机（如下图所示）是北京博思晟智能技术有限公司开发的基于DSP硬件识别的车牌识别系统。 本产品采用高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，与传统的车牌识别系统不同，设备无需计算机即可实现车牌图像的采集、识别等功能，具有识别性能高、环境适应性强、安装维护简单等特点。嵌入式车牌算法（综合识别率≥99%）TCPP/IP网络接口 视频流识别优化处理,多触发机制 电动调焦，远程控制 可脱机运行：前置数据存储功能 自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光 嵌入式智能感光，自动补光
1.1.2博思晟LED补光灯 车牌识别一体机自带补光灯，自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光，嵌入式智能感光，自动补光，基本无需调试，建议外置常亮白光灯，安装位置如下图所示： 摄像机识别车牌原理; 当车牌进入摄像机监控范围时，摄像机就开始分析，当车牌触发到虚拟线圈后，摄像机将识别结果发送给计算机软件。线圈是触发给结果的信号，而不是识别范围或者触发拍照的信号。所以摄像机在调试的时候，尽量让摄像照的远一些，然后线圈尽量离道闸近一些，距离再在-4米为宜。 摄像机的补光灯不要调的太亮，太亮容易让车牌曝光，摄像机补光灯调到车辆距离摄像机4-7米时，车牌字母反点光即可。外置补光灯，将远处照亮即可。 1.1.3防护罩、立柱和万向节 防护罩尺寸如下图所示：
纯车牌识别方案及调试步骤
车牌自动识别停车场管理系统 技 术 方 案
第1章前言 (2) 第2章用户需求分析 (3) 2.1 对不同光照的适应能力 (4) 2.2 对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 (4) 第3章系统结构、技术指标 (4) 3.1 系统工作流程 (5) 3.2 车牌识别系统安装图示 (7) 3.3 识别系统技术指标 (9) 第4章系统安装配置要求 (10) 第5章设备安装位置及布线 (11) 第6章高清车牌识别相机调试步骤 (13) 第7章停车场系统软件相机部分设置 (25) 第8章车牌识别错误手动校正介绍 (30) 第1章前言 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，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
车牌识别技术研究实现
车牌识别技术研究与实现 姓名：李罗川 学号：ZY1403222 完成时间：2015年05 月06 日
目录 1车牌识别技术研究背景与意义 (1) 1.1背景 (1) 1.2解决的问题 (1) 2现状与前景 (3) 3具体实现 (5) 3.1原理方法 (5) 3.2关键步骤与算法 (5) 3.2.1 车牌定位 (5) 3.2.2 车牌字符分割 (10) 3.2.3 车牌字符识别算法的研究 (12)
1车牌识别技术研究背景与意义 1.1背景 近年来,车辆数量和交通设施随着经济的快速增长而增长,但是交通设施的增长速度远远落后于车辆数量的增长速度,这引发了交通拥堵、交通事故、环境污染等难题。为了在根本上解决交通难题,世界各国纷纷利用先进的信息技术研究智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称 ITS)。智能交通系统是一种充分利用各种先进的高新技术来实现实、准确、高效的交通管理系统,使交通更畅通更安全;它也是一种交通信息服务系统,使人们出行更方便更快捷。随着智能交通系统的快速发展,智能交通系统已经融入人们的日常生活,使人们的生活越来越方便。 随着计算机技术、通讯技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理水平和能力不断提高，各种各样的交通系统应运而生，如电子警察系统、道路收费、车载导航系统、全球定位系统、车辆自动识别系统等都在为交通运输服务，对交通控制、安全管理的要求也越来也高，ITS（智能交通系统）已成为当前交通管理发展的主要方向。车辆是智能交通系统中的重点研究对象,每辆车都有自身唯一的车牌号码,车牌号码反映了车辆信息以及关联着车主信息,通过车牌号码可以记录对应车辆的交通行为,因此,车牌识别技术是智能交通系统中最核心最基础的技术之一,决定着智能交通系统的发展速度和技术水平。作为智能交通系统中的一种核心技术和关键环节，车牌识别技术的深入研究不但具有较高的理论价值，也具有很高的实用经济价值，极大的推动了整个智能交通系统的发展。 1.2解决的问题 车牌识别技术可以实现自动登记车辆“身份”,已经被广泛应用于各种交通场合,对“平安城市”的建设有着至关重要的作。具体概括如下: (1)电子警察系统 电子警察系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子警察系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓
车牌识别原理简介
车牌识别原理 车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示： 图像采集： 通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。 预处理： 图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位： 车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。 字符分割： 在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。 字符识别： 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术的实现原理和实现方式 车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。 识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。 车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒；而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
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；
车牌识别 开题报告
毕业设计开题报告 学生姓名：学号： 专业：计算机科学与技术 设计题目：车牌识别系统 指导教师： 2011 年 3 月 18 日
毕业设计开题报告 1．本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势 牌照自动识别系统是现代社会智能交通系统（ITS）的重要组成部分,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。车牌识别主要包括以下三个主要步骤：车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别。近年来，许多学者对其进行了较为深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位法，基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神经网络等的字符识别方法。根据国内外汽车牌照的字符特征，对近年来出现的车牌识别方法进行综述并提出建议，在现有方法的基础上，取其优点，相互补充，结合数学工具，提高系统的速度和精度。 智能交通系统（ITS）为解决当前紧迫的交通问题提供了关键的技术，其中汽车牌照识别（LPR）是ITS中最关键技术之一，已广泛应用于各级公路和城市交通管理，具有巨大的经济价值和现实意义。 车牌定位是一个复杂背景的图像找到车牌素在的区域，作为车牌识别的第一步，定位的结果直接影响到整个系统的性能。车牌字符识别作为车牌识别得到结果的重要部分其准确性直接关系到整个系统的效率。 毕业设计开题报告 2．本课题的基本内容，预计可能遇到的困难，提出解决问题的方法和措施
1汽车牌照的定位方法 汽车牌照定位（LPL）是在具有复杂背景的图片上进行图像预处理、汽车牌照区域搜索和汽车牌照定位3部分。图像预处理是对原始图像进行滤波和怎强后，搜索整幅图像中可能包含汽车的若干区域，剔除非牌照区域，找到真实位置。 即车牌定位是从一张复杂背景的图像中找到车牌所在的区域，其关键在于寻找最有效的车牌特征。目前，根据车牌本身两种比较明显的特征，将车牌定位方法分为基于纹理特征和基于颜色特征。 车牌纹理特征可以用不同的方法来描述：车牌灰度图像的边缘、图像水平方向上的方差、水平方向上的梯度等。由于纹理特征比较稳定而且易于提取，所以目前大多数的车牌定位算法都是用纹理特征作为车牌的主要特征。 2汽车牌照的字符识别 在汽车牌照字符识别中，字符包含约50个汉字，25个大写英文字母及10个阿拉伯数字。首字符为汉字，第2-6个字符为英文字母或数字，其余为数字(但现今某些车牌各字符均有可能是英文字母或数字，如：个性车牌等)。在现实中为保证识别系统在各种复杂环境下，能发挥其应有的作用，系统必须满足较好的鲁棒性和实时性的要求。目前常用的字符识别主要是基于模版匹配和神经网络的方法。基于模版匹配字符识别法 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，选择最优匹配字符作为识别结果。最先使用的简单模版匹配法，根据实际字符和模板图像之间匹配方差最小的原则，判定车牌图像字符所属类别。这种方法对于标准、规范的字符识别效果较好。但在复杂环境下的车牌字符会与