车牌识别技术的发展及研究现状_李志强
中国工业自动化的现状及发展趋势
众所周知，中国正在成为一座世界工厂。将近100种商品生产位居世界第一，它们遍布10多个工业行业，诸如：消费品、制药、电子器件等。中国在刚刚过去的2003年吸引了超过500亿美元的海外投资。近年来每年的经济增长速度保持在7~8%。 制造业已经成为中国最大的工业行业，然而来自装备制造业的产值仅相当于整个制造业产值的26%。与美国和德国超过40%的比例相比，在未来20年，中国制造业需要高速发展。这将给工厂自动化带来前所未有的机遇。资金密集型和技术密集型的工业越来越多地受到政府支持；另一方面，鉴于中国潜在的巨大市场和丰富低廉的人力资源，许多发达国家将他们的生产线和设备转移到中国大陆开办工厂，因此在未来较长的一个时期内，发展劳动密集型产业仍将是中国政府的重要政策。 上面这些因素都直接影响着中国工业自动化的面貌。例如在长春大众和上海大众的现代化工厂和nokia的北京工厂中，最先进的工业生产线和检测设备随处可见，自动化水平及质量检测水平与他们在别的国家的生产基地相比毫不逊色甚至更高。你也可以看到很多半自动化、半人工的生产线，人们仅仅在一些关键环节加入自动检测设备，在很多情况下这种安排反而带来更高的效率和更低的成本。这种不平衡的带有中国特色的发展格局自始至终都给工业视觉的发展产生影响。 机器视觉在中国短暂的发展历史 1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，例如基于isa总线的灰度级图像采集卡，和一些简单的图像处理软件库，他们的产品在大学的实验室和一些工业场合得到了应用，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。 尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题，例如多媒体处理，印刷品表面检
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。
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
车牌识别论文
《车牌识别系统》 车牌识别系统 摘要：文章从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。 关键词：车牌识别，车牌定位，车牌字符分割 1 引言
车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。随着 ITS(智能交通系统)的高速发展，对车牌识别技术的研究也随之发展。从根本上讲，牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。目前，牌照识别技术已经广泛而成功的应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨识等重要领域。 车牌识别系统一般包括以下几个部分，见图1。 图1 车牌识别系统 主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对比，识别出字符。 2. 图像的定位 2.1 图像的预处理 一般情况下，由CCD采集到的图像会有不理想的情况，如光线过强，或者偏弱，这些都会对后续的图像处理产生一向。而且车牌位于车身下部，靠近散热片，对比度较差，此时若直接对灰度图像进行定位会有不小的困难，为了获得较好处理的灰度图像，在对CCD 采集的原始图像进行灰度化后，要对其灰度转换。 首先对图像灰度拉伸，使灰度级占据 0--255整个区域，这样做的目的是为了减少光线过强，或者偏弱时造成的灰度级过少．本文直接采用直方图均衡化，这样处理简单，运算量小，效果也较理想。 2.2 边缘提取
车牌识别系统技术的研究与应用
车牌识别系统技术的研究与应用 时间：2011-03-01 15:53:00 来源：电子科技作者：余春琴张浩然李广林武警工程学院 摘要：本文介绍车牌识别的两种主要方法(基于无线射频识别技术(RFID)的自动检测识别方法和基于图像处理技术的检测识别方法)，并对两种技术的优缺点进行了比较，提出了一种双模式识别系统，重点阐述了主模式识别系统原理，并考虑了车载分机的安全性，给出了车载分机防移动的软硬件设计，可广泛用于各种门禁系统。 关键词：车牌识别；射频识别；车载分机；检测子系统；门禁子系统 0 引言 在我国，直至20世纪50年代，车辆管理主要靠人工方式，然而随着经济的迅猛发展，工业化程度的不断加深，汽车数量大量增加，给交通管理、环境治理、社会治安、交通运营等提出了许多新的问题。伴随着车辆数目的增加，生活小区、地方单位、部队营区、停车场等对车辆的管理面临着新的挑战。如何做到车辆状态有案可查、有据可依，如何实现车辆的科学化、自动化管理成为人们关注的话题。 1 车牌识别技术 车牌识别是车辆管理的重要前提和关键技术，主要可分为间接法和直接法两种。间接法是基于无线射频识别技术(Radio Frequency Id-entification，RFID)的自动检测识别方法；直接法是基于图像处理技术的检测识别方法。 基于图像处理的车牌识别，是对视频或图像中的车牌进行特征分析，确定车牌位置，然后设计识别算法，对车牌中的汉字、字母、数字进行识别，以确定车牌内容。目前，能够在车辆时速不超过220公里的情况下，实现单车牌照的准确抓拍、检测及识别。在没有任何外部触发装置时，可以完全基于视频触发控制，系统可对视频图像中静止或行驶中的一个或多个车辆的车牌同时进行实时检测和识别。车牌识别系统主要由车牌定位、字符分隔和字符识别三部分组成，如图1所示。 基于RFID的车牌识别系统由标签(Tag)、阅读器(Reader)、天线(Antenna)三部分组成。电子标签中保存车牌信息。系统的基本工作原理是：标签进入磁场后，如果接收到阅读器发出的特殊射频信号，就能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(即Passive Tag，无源标签或被动标签)，或者主动发送某一频率的信号(即Active Tax，有源标签或主动标签)，阅读器读取信息并解码后，送到后台主系统进行相关处理；主系统根据逻辑运算判断该卡的合法性，针对不同的设定做出相应的处理和控制，发出指令信号控制执行机构动作。 对于车辆的识别，以往的车辆管理系统通常是单一地采用基于RFID的识别技术或基于图像处理的识别技术。这两种车辆识别方法各有优缺点：RFID识别技术抗干扰能力强、不受天气影响、且可穿透非金属物体进行识别，识别速率快、准确率高，却难以有效防止作弊，电子标 签容易丢失，并且只能管制内部车辆；基于图像处理的车牌识别技术对基础建设方面几乎没有要求，但是抗干扰性差，准确率也有待提高。
办公自动化的现状及发展趋势精编版
办公自动化的现状及发 展趋势 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
办公自动化的现状及发展趋势 摘要：随着时代的发展以及经济发展的需求，企业办公趋向自动化。在信息时代的今天，各企业的办公自动化越发重要，起着不可取代的作用。办公自动化是以先进的科学技术、信息技术、系统科学和行为科学为支柱的一门综合性技术。本论文主要论述办公自动化的现状和发展趋势。熟知掌握各种办公业务，充分有效地利用信息资源，以提高产效率、工作效率、工作质量、辅助决策、促进办公活动规范化和制度化。 关键字：办公自动化现状发展趋势 办公自动化，Office Automation，简称OA，是将现代化办公和计算机网络功能结合起来的一种新型的办公方式。办公自动化没有统一的定义，凡是在传统的办公室中采用各种新技术、新机器、新设备从事办公业务，都属于办公自动化的领域。在行政机关中，大都把办公自动化叫做电子政务，企事业单位就都叫OA，即办公自动化。通过实现办公自动化，或者说实现数字化办公，可以优化现有的管理组织结构，调整管理体制，在提高效率的基础上，增加协同办公能力，强化决策的一致性，最后实现提高决策效能的目的。 办公自动化的发展历程：1985年―1993年的起步阶段是以结构化数据处理为中心，基于文件系统或关系型数据库系统，使日常办公也开始运用IT技术，提高了文件等资料管理水平。这一阶段实现了基本的办公数据管理（如文件管理、档案管理等），但普遍缺乏办公过程中最需要的沟通协作支持、文档资料的综合处理等，导致应用效果不佳。1993年－2002年的应用阶段随着组织规模的不断扩大，组织越来越希望能够打破时间、地域的限制，提高整个组织的运营效率，同时网络技术的迅速发展也促进了软件技术发生巨大变化，为OA的应用提
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。
语音识别发展现状与展望
中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日
报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望
2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音 翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等
成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：
成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；
三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word
基于模板匹配的车牌识别及matlab实现
科类理工类编号（学号）20082036 本科生毕业论文（设计） 基于模板匹配的车牌识别及matlab实现 License plate recognition based on template matching and matlab implementation 伏绍鸫 指导教师：朱玲职称讲师 农业大学黑龙潭650201 学院：基础与信息工程学院 专业：电子信息工程年级：2008级 论文（设计）提交日期：2012年5月答辩日期：2012年5月
答辩委员会主任：林楠 农业大学 2012年05 月
目录 摘要 (1) ABSTRACT (2) 1 前言 (3) 2 车牌识别系统分析 (4) 2.1 车牌识别的目的 (5) 2.2车牌识别现状分析 (5) 2.3车牌识别的意义 (6) 2.4 我国车牌分析 (7) 3 车牌识别系统的原理及方法 (8) 3.1车牌识别系统简述 (8) 3.2 车牌图像处理 (9) 3.2.1 图像灰度化 (9) 3.2.2 图像二值化 (10) 3.2.3边缘检测 (10) 3.2.4 图像闭运算 (12) 3.2.5图像滤波处理 (13) 3.4 车牌字符处理 (15) 3.4.1 阈值化分割原理 (15) 3.4.2 对车牌阈值化分割 (16) 3.4.3 字符归一化处理 (17) 3.5 字符识别 (17) 3.5.1 字符识别简述 (17) 3.5.2 字符识别的分类 (18) 3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19) 4 实验分析 (19) 4.1车牌定位过程及分析 (19) 4.2 车牌字符识别 (23) 4.3 车牌识别结果及分析 (26) 5 结论 (28) 参考文献 (29) 致 (29) 附录 (29)
车牌识别系统的研究背景意义与国内外研究现状
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
[参考实用]车牌识别论文
《车牌识别系统》 学院：外语学院 专业：英语+软件工程091 姓名：张晨曦 学号：0918110121 车牌识别系统 摘要：文章从车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。 关键词：车牌识别，车牌定位，车牌字符分割 1引言 车牌是一辆汽车独一无二的信息，因此，对车辆牌照的识别技术可以作为辨识一辆车最为有效的方法。随着ITS(智能交通系统)的高速发展，对车牌识别技术的研究也随之发展。从根本上讲，牌照识别应用了先进的图像处理，模式识别，人工智能技术来获取，处理，解释，记录拍照的图像。目前，牌照识别技术已经广泛而成功的应用于高速公路的监测，电子收费，交通违规管理，安全停车管理，偷盗车辆辨识等重要领域。 车牌识别系统一般包括以下几个部分，见图1。 图1车牌识别系统 主要研究内容如下: 1.车牌的定位研究。先进行图像的预处理，包括:RGB彩色图像的灰度化、图像灰度拉伸、图像边缘检测、灰度图的二值化等;车牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。 2.字符分割的研究。先对定位后的车牌图像进行预处理，然后按照车牌的先验信息,用区域增长算法来确定候选车牌的字符区域。 3.字符识别的研究。对于提取出的单个字符，先进行归一化操作，再与给定的模板做对
比，识别出字符。 2.图像的定位 2.1图像的预处理 一般情况下，由CCD采集到的图像会有不理想的情况，如光线过强，或者偏弱，这些都会对后续的图像处理产生一向。而且车牌位于车身下部，靠近散热片，对比度较差，此时若直接对灰度图像进行定位会有不小的困难，为了获得较好处理的灰度图像，在对CCD采集的原始图像进行灰度化后，要对其灰度转换。 首先对图像灰度拉伸，使灰度级占据0--255整个区域，这样做的目的是为了减少光线过强，或者偏弱时造成的灰度级过少．本文直接采用直方图均衡化，这样处理简单，运算量小，效果也较理想。 2.2边缘提取 对图像进行边缘提取，边缘提取的最大好处就是能够突出边缘区域，同时使背景图像中无关的部分暗淡。由于车牌部分是边缘相对集中的区域，在对其边缘分割后，可以看到车牌部分很明显的突现出来。实现方法中，我们采用了水平差分算法，它利用图像后一列像素减去前一列像素，从而得到边缘图像。再对所得的图像二值化处理。实验结果如图1所示 图1边缘提取后的图像 由图可见，图像经过差分二值后，车牌区域明显可见。 2.2车牌边界的确定 由于车牌一般是由字符、背景和边框组成，提取图像的边缘图像后，在字符与背景处就形成了较强的边缘。再考虑汽车本身的特点，通常车牌位于汽车缓冲器上或附近，靠近整幅图像的下部，在往下便是路面，路面一般是比较光滑，因此可以在边缘提取时就很有效的将这部分杂质滤除掉，而使干扰图像的噪声处于车牌之上，如车灯，或散热片。由此，我们采用由下而上的扫描的方法。首先，对边缘图像的象素沿水平方向累加产生一个投影
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
人脸识别技术的应用背景及研究现状
1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较
毕业设计--基于单片机的车牌识别系统设计与实现
基于单片机的车牌识别系统设计与实现 目录 摘要 (2) 二、选题 (4) 三、系统主要特点 (5) 四、系统方案、实现原理 (6) 4.1 图像采集及存储格式 (8) 4.2 图像的灰度化 (8) 4.3 图像的二值化 (9) 4.4 车牌的去边框 (9) 4.5 图像的梯度锐化 (10) 4.6 字符分割算法 (11) 4.7 字符的归一化 (12) 4.8字符特征提取 (13) 4.9 字符识别算法 (15) 4.9.1 BP神经网络法 (15) 4.9.2 模板匹配法 (17) 五、操作说明与硬件框图 (18) 六、实验程序 (19) 七、数据统计分析 (66) 八、结果分析 (66) 九、实验心得 (66) 十、参考文献 (69)
摘要 伴随着世界各国汽车数量急剧增加，城市交通状况日益引起人们的重视，如何有效地进行交通管理，已成为越来越多人关注的焦点，解决这些问题的关键就是建立智能交通系统。车牌识别是智能交通系统的重要组成部分，它在交通控制与监视中有着多种用途，目前已广泛应用于各种领域。 本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中，完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景以及其实现意义。然后对实现车牌识别的硬件环境作简要介绍。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。之后，对几种字符特征提取算法进行了对比分析，最后选取最适合的网格特征提取法，以此为基础进行模扳匹配，最终识别出车牌号码。 关键词：车牌提取；图象处理；车牌识别；单片机；模扳匹配
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。
(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文
本科生毕业论文（设计） 题目: 基于数字图像处理的车牌识别设 计 姓 名: 周金鑫 学 院: 数理与信息工程学院 专 业: 电子信息工程 班 级: 111 学
号: 指导教师: 刘纯利职称: 教授 2014 年 12 月 24 日 安徽科技学院教务处制 目录 摘要 ....................................................................关键词 .................................................................. 1、设计目的 ............................................................. 2、设计原理: ............................................................ 3、设计步骤: ............................................................ 4、实行方案 ............................................................. 4.1. 总体实行方案:................................................... 4.2. 各模块的实现:................................................... 4.2.1输入待处理的原始图像: ....................................... 4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................
自动化技术的现状与发展趋势
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0d17104423.html, 自动化技术的现状与发展趋势 作者：孔庆儒马传山 来源：《环球市场》2020年第10期 摘要：近年来随着我国科技的不断进步，机械行业逐渐在我国兴起，并在经济发展中占据着重要地位，成为了我国经济发展所不可缺少的基础产业，因为机械关系到国家以及人民日常生活用品的方方面面，对于我国的经济发展有强大的推动作用，而机械中的自动化技术代表着机械的发展水平，因此，本文主要对机械自动化技术的现状进行了分析，并结合现状分析其未来的发展趋势。 关键词：自动化技术;机械;发展现状;未来发展趋势 随着社会不断发展而逐渐提高的机械自动化技术，被带进了我国众多的企业生产中，对我国国民总值的提高有很大作用，机械自动化的应用极大程度上节约了人力成本还提高了工作效率，提高了企业的生产水平，从而有效带动了企业的发展，增加了企业的收益。另外机械自动化技术还和产品生产的有关技术密切相关，对于企业产品的创新起着十分重要的作用，有利于企业发展。 一、自动化技术的现状分析 自我国改革开放以来，经济迅速发展，人民对机械制造的需求越来越大，从而促进了我国的机械制造水平的不断提高，而为了更好的适应时代发展，我国开始进行机械的自动化制造，但是由于我国机械自动化技术缺乏先进的科学技术支持，而机械自动化是在机械制造业中采用自动化技术，进行制造对象的连续自动加工，才能促进口动生产过程的有效实现，而我国落后的科学技术很大程度上阻碍了机械自动化技术的发展，从而导致我国机械制造行业发展受到严重的影响，仍然处于机械制造业发展的较低水平，为了制定有效的解决措施需要更好的了解我国自动化技术的现状，因此下面主要对我国自动化技术的现状进行了详细分析。 （一）管理方式落后 我国制造业目前拥有十几万个企业，并且发展十分不平衡，而且有大量的制造业发展水平低于我国制造业发展的最低水平，从而使我国和其他先进国家的制造业有较大的差距。经调查研究显示，造成我国制造业发展水平落后的主要原因是我国机械自动化管理的方式落后，在管理的时候仍然采用落后松散的管理方式，管理人员的专业素养也不够高，从而导致在管理过程中很难及时发现问题，阻碍了我国自动化技术的应用，而国外对机械自动化生产的管理却比较先进，这些国家通过计算机进行管理，不仅管理思想在不断提高，而且可以加大在机械制造过程中发现问题的效率，因此管理方式落后是我国自动化技术面临的一大问题。
汽车车牌识别系统-车牌定位子系统的设计与实现 毕业论文
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 SUBJECT ABSTRACT The subject of the auto matic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved fro m the connection o f 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 correctio n rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location. Firstly, the paper gives a deep research on the status and techniq ue 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 manip ulatio n are co mpared 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 p late is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate. KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarizatio n，licence，license plate locatio n
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状 班级：物流 学号： 姓名： 指导老师： 2015年10月20日
目录 1、自动识别概念 (3) 2、自动识别技术简介 (3) 3、自动识别技术分类 (3) 4、自动识别技术特点 (4) 5、常见的自动识别技术 (4) 5.1、条码技术 (4) 5.2、磁条(卡)技术 (4) 5.3、IC卡技术 (5) 5.4、生物识别技术 (5) 5.4.1语音识别技术 (6) 5.4.2视觉识别技术 (6) 5.4.3人脸识别技术 (6) 5.4.4指纹识别技术 (7) 5.5图像识别技术 (7) 5.6.光学字符识别技术（OCR） (7) 5.7．射频识别技术（RFID） (8) 6、自动识别技术在经济发展中的作用 (8) 6.1、自动识别技术是国民经济信息化的重要基础和技术支撑 (8) 6.2、自动识别技术已成为我国信息产业的有机组成部分 (10) 6.3、自动识别技术可提升企业供应链的整体效率 (10) 7、自动识别技术的应用 (11) 8、自动识别技术的发展趋势 (11) 8.1、多种识别技术的集成化应用 (12) 8.2、无线通讯相结合是未来自动识别产业发展的重要趋势 (13) 8.3、自动识别技术将越来越多地应用于控制，智能化水平在不断提高 (14) 8.4、自动识别技术的应用领域将继续拓宽，并向纵深发展 (15) 8.5、新的自动识别技术标准不断涌现，标准体系日趋完善 (16)
1、自动识别概念 自动识别系统是现代工业和商业及物流领域中，生产自动化、销售自动化、流通自动化过程中所必备的自动识别设备以及配套的自动识别软件所构成的体系。 自动识别包括：条码识读、射频识别、生物识别（人脸、语音、指纹、静脉）、图像识别、OCR光学字符识别 自动识别系统几乎覆盖了现代生活领域中的各个环节，并具有及大的发展空间。其中比较常见应用有：条形码打印设备和扫描设备，手机二维码的应用，指纹防盗锁，自动售货柜，自动投币箱，POS机等. 2、自动识别技术简介 自动识别技术是将信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术为基础的综合性科学技术。近几十年内自动识别技术在全球范围内得到了迅猛发展，目前已形成了一个包括条码、磁识别、光学字符识别、射频识别、生物识别及图像识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。 3、自动识别技术分类 按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以有两种分类方法： 1.按照采集技术进行分类，其基本特征是需要被识别物体具有特定的识别 特征载体(如标签等，仅光学字符识别例外)，可以分为光存储器、磁存 储器和电存储器三种； 2.按照特征提取技术进行分类，其基本特征是根据被识别物体的本身的行 为特征来完成数据的自动采集，可以分为静态特征、动态特征和属性特 征。