怎么辨别牌照的真假

一般人可以通过“望、摸、问、查”四种方法来识别真假牌。

“望”是观察车牌外形，从形、色、字的角度进行基本判断。正规的车牌经过高科技的处理，并采用一次成型技术，给人的视觉感受很好。而伪造的“套牌”在正常阳光下存在颜色偏红或者偏黄、字体较瘦等“硬伤”，只要细加端详就能发现。

“摸”是用手触摸车牌，尤其是周边棱角处，这是判断一辆车是否存在套牌的重要标志。由于并非一次性成型，“套牌”上的字体边缘会有棱角，即使打磨过也难以掩盖痕迹，拆下车牌，其背面会有敲打过的痕迹。

“问”是判断是否套牌的重要方法。目前二手车市场上一些“黄牛”喜欢把二手车牌卖掉，用打磨的“套牌”随车出售，从中牟取暴利。遇上这种情况，购车人只要多问几次可疑“套牌车”的车主时就会发现，这些车主对正常领证程序说不清，或者说车牌是别人帮忙办的。

“查”是最有效的一招：记下车牌号码后，到车辆管理部门上网查询车辆登记档案。挪用牌照的套牌车有的是“套”不同车型牌照，有的是“套”同种车型牌照，有的还涂改车架号和相关标志。

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

(汽车行业)基于图像处理的汽车牌照的识别

（汽车行业）基于图像处理的汽车牌照的识别

基于图像处理的汽车牌照的识别作者:陈秋菊指导老师:李方洲 (温州师范学院物理和电子信息学院325027) 摘要：以壹幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MA TLAB软件编程来实现每壹个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。关键词：汽车牌照车牌提取字符分割字符识别Thevehiclelicenserecognitionbasedontheimageprocessing Author:ChenQiuju Tutor:LiFangzhou (SchoolofPhysicsandElectronicInformationWenZhouNormalCollege325027) Abstract：Withonevehiclelicenserecognition,theprincipleoftheautomobileLicenserecognitionisintroduced.This processwasdividedintopre-process,edgeextraction,vehiclelicenselocation,characterdivisionandchara cterrecognition,whichisimplementedseparatedbyusingMA TLAB.Thelicenseisrecognizedatlast.Atthe sametime,theproblemsarealsoanalyzed Andsolvedintheprocess.Thebestmethodofrecognitiontotheveryvehiclelicenseisfound. Keywords:vehiclelicensevehiclelicenselocationcharactersegmentation Characterrecognition 引言 1.1选题意义汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是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壹，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制和诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。目前，发达国家LPR（汽车牌照识别技术LicensePlateRecognition，LPR，简称“车牌通”）系统在实际交通系统中已成功应用，而我国的开发应用进展缓慢，车牌识别系统基本上仍停留在实验室阶段。基于这种现状仍有它广阔的应用前景，目前对汽车车牌的识别研究就有了深远的意义。课题组成汽车车牌的识别过程主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。其识别流程如下：原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波，边界增强等处理以克服图像干扰边缘提取：通过微分运算，2值化处理，得到图像的边缘车牌定位：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域。最后得到的便为车牌区域。字符分割：利用投影检测的字符定位分割方法得到单个的字符字符识别：利用模板匹配的方法和数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的汽车牌照，包括英文字母和数字。

汽车牌照识别原理

核心提示：汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统。到目前为止，通用计算机视觉系统仍然是当今科学界尚未攻克的难题。究其原因主要是当前的串行计算机结构难以完全适合做人工智能视觉工作。也许，只有新一代的计算机诞生了，真正的通用的计算机视觉系统才能实现。人们已经意识到，光靠加快计算机计算速度是无法彻底解决机器视觉所遇到的问题。神经网络的出现曾给人们带来一线曙光，但经过十多年的努力，新一代计算机还是遥遥无期，而机器视觉系统仍然在黑暗中摸索。 - 一、汽车牌照的基本元素目前我国机动车使用的牌照主要是根据公安部一九九二年颁布的《中华人民共和国机动车号牌》标准（GA36-92）制作的。另外，部队、武警等部门的汽车牌照也有自己的标准。但无论是哪种汽车牌照都由四大基本元素组成： 1）汉字 2）英文字母（A～Z） 3）数字（0～9） 4）颜色（蓝、黄、白、黑）二、识别技术简介汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统。到目前为止，通用计算机视觉系统仍然是当今科学界尚未攻克的难题。究其原因主要是当前的串行计算机结构难以完全适合做人工智能视觉工作。也许，只有新一代的计算机诞生了，真正的通用的计算机视觉系统才能实现。人们已经意识到，光靠加快计算机计算速度是无法彻底解决机器视觉所遇到的问题。神经网络的出现曾给人们带来一线曙光，但经过十多年的努力，新一代计算机还是遥遥无期，而机器视觉系统仍然在黑暗中摸索。经过反思，人们认为，在当前科学技术条件下，机器视觉系统的研究只能退而求其次，即首先研究针对特定对象的、专用的计算机视觉系统。汽车牌照识别器就是这一技术的典型应用，但就是要研究开发这种专用的视觉系统，也不是轻而易举的。用计算机完成视觉任务，其主要困难就是串行计算机不适合作视觉工作，而人类却恰好相反，人可以随时随地轻而易举地完成无数的、令计算机无法想象的视觉任务。但是，计算机具有“忠实、吃苦、耐劳”和不怕重复、重复工作结果绝对一致等许多人类不具有的优点，所以计算机视觉研究，特别是专用计算机视觉的研究具有绝对重要的价值。汽车牌照自动识别设备主要由触发单元、抓拍单元、处理单元三部分组成。汽车牌照识别对人来讲是一件轻而易举的事，但用计算机处理却要难得多。其中： ◆算法难点包括： 1）汽车牌照区域定位； 2）变形校正； 3）旋转校正； 4）污损修复； 5）字符切分； 6）字符识别； ◆成像环节中的难点包括： 1）环境光影响（太阳定向反射、镜面反射）； 2）车辆高速运动中成像；

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。

基于matlab的车牌号码识别程序代码

基于matlab的汽车牌照识别程序摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成（1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。（2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。（3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像

2021年全国各地车牌识别

大家身边有没有一些司机朋友在路上开车的时候一看对方的车牌就能知道这辆车是来自哪里，属于什么类型的车呢？有时候能够通过车牌快速判断对方车辆，对你将会有非常大的帮助。下面是为了帮助大家掌握这样的技能而整理的一些资料：欧阳光明（2021.03.07）首先，通过颜色去区分：大型民用汽车：黄底黑字；小型民用汽车：武警专用汽车：白底红“WJ”、黑字；其它外籍汽车：使、领馆外籍汽车：及空心“使”字标志；试车牌照：白底红字，数字前有“试”字标志；临时牌照：白底红字，数字前有“临时”二字；汽车补用牌照：白底黑字。另外，民用汽车牌照上有省、直辖市、自治区的名称和发证照及监督机关的代号，编号是英文大写字母。

后面的汽车编号，一般为5位数字，即从00001～99999。编号超过10万时，就由A、B、C等英文字母代替，即A代表10万，B代表11万，C代表12万，最后一个字母及Z代表33万。英文字母中的I和O避而不用，以免和数字中的1和0混淆。使、领馆的外籍汽车牌照上的小数字是建交国家的代号，与所在地区的监管编号无关。接下来是全国各地方的车牌识别：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警察天津市（津）津A、津B、津C、天津市，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 石家庄，冀B 唐山，冀C 秦皇岛，冀D 邯郸，冀E 邢台，冀F 保定，冀G 张家口，冀H 承德，冀J 沧州,冀R 廊坊，冀T 衡水河南省（豫）豫A 郑州，豫B 开封，豫C 洛阳，豫D 平顶山，豫E 安阳，豫F 鹤壁，豫G 新乡，豫H 焦作，豫J 濮阳，豫K 许昌，豫L 漯河，豫M 三门峡，豫N 商丘，豫P 周口，豫Q 驻马店，豫R 南阳，豫S 信阳，豫U 济源云南省（云）云A 昆明，云B 东川，云C 昭通，云D 曲靖，云E 楚雄彝族，云F 玉溪，云G 红河哈尼族，云H 文山壮族苗，云J

车牌自动识别系统

车牌自动识别系统生活水平的显著提升促成了私家车数量的不断增加，在城市中，几乎每个家庭都拥有一辆私家车，而这些私家车频繁地出入各种场所，这对停车场管理提出了更高的要求，提升管理水平势在必行。面对着巨大的车流量，停车场需要借助于一套现代化高效的停车场管理系统来进行管理，而车牌自动识别系统无疑是所有系统中最佳的管理解决方案。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。二、车牌自动识别系统识别原理分析车牌自动识别系统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。某些车牌自动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。一个完整的车牌自动识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。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。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，最终组成牌照号码。

中国车牌号的识别大全(完整版)

中国车牌号的识别大全(包括军车和政府高官用车) 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警察天津市（津）津A、津B、津C、天津市，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 石家庄，冀B 唐山，冀C 秦皇岛，冀D 邯郸，冀E 邢台，冀F 保定，冀G 张家口，冀H 承德，冀J 沧州,冀R 廊坊，冀T 衡水河南省（豫）豫A 郑州，豫B 开封，豫C 洛阳，豫D 平顶山，豫E 安阳，豫F 鹤壁，豫G 新乡，豫H 焦作，豫J 濮阳，豫K 许昌，豫L 漯河，豫M 三门峡，豫N 商丘，豫P 周口，豫Q 驻马店，豫R 南阳，豫S 信阳，豫U 济源云南省（云）云A 昆明，云B 东川，云C 昭通，云D 曲靖，云E 楚雄

彝族，云F 玉溪，云G 红河哈尼族，云H 文山壮族苗，云J 思茅，云L 大理白族，云K 西双版纳，云M 保山，云N 德宏傣族，云P 丽江，云Q 怒江傈族，云R 迪庆藏族，云S 临沧辽宁省（辽）辽A 沈阳，辽B 大连，辽C 鞍山，辽D 抚顺，辽E 本溪，辽F 丹东，辽G 锦州，辽H 营口，辽J 阜新，辽K 辽阳，辽L 盘锦，辽M 铁岭，辽N 朝阳，辽P 葫芦岛，辽V 省直机关黑龙江省（黑）黑A 哈尔滨，黑B 齐齐哈尔，黑C 牡丹江，黑D 佳木斯，黑E 大庆，黑F 伊春，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 绥化，黑N 黑河，黑P 大兴安岭湖南省（湘）湘A 长沙，湘B 株洲，湘C 湘潭，湘D 衡阳，湘E 邵阳，湘F 岳阳，湘G 大庸，湘H 益阳，湘J 常德，湘K 娄底，湘L 郴州，湘M 零陵，湘N怀化，湘P 湘西州安徽省（皖）皖A 合肥，皖B 芜湖，皖C 蚌埠，皖D 淮南，皖E 马鞍山，皖F 淮北，皖G 铜陵，皖H 安庆，皖J 黄山，皖K 阜阳，皖L 宿州，皖M 滁州，皖N 六安，皖P 宣城，皖Q 巢湖，

高清车牌识别系统与解决方案

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------------------------------------------------------- 3 二、脱机型车牌识别系统组成------------------------------------------------------- 5 2.1系统拓扑图 ---------------------------------------------------------------- 6 2.2系统流程 ------------------------------------------------------------------ 6 三、智慧眼ZY-S1618功能简介 ----------------------------------------------------- 8 四、施工与软件配置-------------------------------------------------------------- 12 4.1视频流触发识别的施工要求 ------------------------------------------------- 12 4.2压地感触发识别的施工要求 ------------------------------------------------- 13 4.3软件配置 ----------------------------------------------------------------- 14 五、软件特色功能简介------------------------------------------------------------ 18 5.1车牌修改 ----------------------------------------------------------------- 18 5.2手动输入车牌入场或者出场 ------------------------------------------------- 18 5.3无牌车出入场 ------------------------------------------------------------- 19 5.4出场模糊查询 ------------------------------------------------------------- 20 5.5固定车脱机车牌下载 ------------------------------------------------------- 21 5.6脱机车牌下载至摄像机 ----------------------------------------------------- 22 5.7黑名单功能 --------------------------------------------------------------- 23 5.8 车牌登记---------------------------------------------------------------- 23 5.9车牌打折 ----------------------------------------------------------------- 24 5.10掌上停车APP ------------------------------------------------------------ 25

模式识别—车牌号码识别-图像处理

车牌号码识别第一部分引言现代智能交通系统(ITS)中，车牌号码自动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，是实现交通管理智能化的重要环节。车辆牌照识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动纪录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、小区智能化管理等方面，具有巨大的经济价。因此车牌号码自动识别技术已经得到了广泛应用。汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。第二部分对采集图像的预处理数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变

换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的数字图像处理技术一般来讲,对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。（3）图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1、图象的采集与转换（代码及截图） I=imread('car.jpg'); figure(1),imshow(I);title('原图') I1=rgb2gray(I); figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图'); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');

车牌识别(附源代码)

车牌识别电子1301 孙洪江 20 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: 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，最终组成牌照号码。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。（2）牌照字符分割 :

车牌识别大全

车牌号知识大全北京市（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警察天津市（津）loading...... 津A、津B、津C、天津市，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 石家庄，冀B 唐山，冀C 秦皇岛，冀D 邯郸，冀E 邢台，冀F 保定，冀G 张家口，冀H 承德，冀J 沧州,冀R 廊坊，冀T 衡水河南省（豫）豫A 郑州，豫B 开封，豫C 洛阳，豫D 平顶山，豫E 安阳，豫F 鹤壁，豫G 新乡，豫H焦作，豫J 濮阳，豫K 许昌，豫L 漯河，豫M 三门峡，豫N 商丘，豫P 周口，豫Q 驻马店，豫R 南阳，豫S 信阳，豫U 济源云南省（云）云A 昆明，云B 东川，云C 昭通，云D 曲靖，云E 楚雄彝族，云F 玉溪，云G 红河哈尼族，云H 文山壮族苗，云J 思茅，云L 大理白族，云K 西双版纳，云M 保山，云N 德宏傣族，云P 丽江，云Q 怒江傈族，云R 迪庆藏族，云S 临沧辽宁省（辽）辽A 沈阳，辽B 大连，辽C 鞍山，辽D 抚顺，辽E 本溪，辽F 丹东，辽G 锦州，辽H 营口，辽J 阜新，辽K 辽阳，辽L 盘锦，辽M 铁岭，辽N 朝阳，辽P 葫芦岛，辽V 省直机关黑龙江省（黑）黑A 哈尔滨，黑B 齐齐哈尔，黑C 牡丹江，黑D 佳木斯，黑E 大庆，黑F 伊春，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 绥化，黑N 黑河，黑P 大兴安岭湖南省（湘）湘A 长沙，湘B 株洲，湘C 湘潭，湘D 衡阳，湘E 邵阳，湘F 岳阳，湘G 大庸，湘H 益阳，湘J 常德，湘K 娄底，湘L 郴州，湘M 零陵，湘N怀化，湘P 湘西州安徽省（皖）

车牌识别的好及优点

车牌识别停车场管理系统一、概述 “科捷”车牌识别停车场管理系统，是北京科捷电子技术有限公司研制，以车牌自动识别作为车辆出入场标志的智能停车场管理系统。系统可广泛应用于党政机关营院、高档小区、数字化社区、各类停车场等智能车辆管理系统。出入口有可分为单出单入或多出多入等形式。系统采用具有国际领先水平的OCR技术，作为系统特有的关键技术，从而完全抛弃了传统停车管理采用的感应卡和纸票介质，实现无障碍不停车入库、车辆智能管理和出口自动计费等功能。是一种将先进的OCR技术应用到停车场管理系统的崭新尝试，作为一种全新的停车场管理模式和智能技术理念，将引领停车场技术的潮流。系统为用户提供一种无障碍入场停车的崭新服务模式，整体设计要以有别于传统停车场管理的智能化管理理念作为系统设计的基础，无论是管理方式、基本技术和设备、通行控制都要突出智能化。是一个功能齐全的综合性自动收费停车场。本系统不仅担负着停车费的收取，保证投资费用的偿还，负担停车场营运维护费用的开支，同时还兼有管理、监视、数据收集等附加功能。系统采用图像抓拍和车牌号自动识别技术手段，有效防止舞弊、票款流失和车辆被盗现象，无论在功能方面还是在性能方面和可靠性方面均处于目前世界的领先水平。

二、系统主要特点先进的车牌自动识别技术是“科捷”产品进入停车场管理领域的核心竞争力。系统无论是工作模式、管理模式还是系统技术特点，都突出体现有别与传统系统的智能理念，这也符合停车场技术的发展趋势。我公司与汉王公司长期合作，车牌识别仪采用汉王的“汉王眼”，是目前唯一采用完全硬件识别的产品，是速度最快，识别率最高的，最稳定的产品。市面上其余产品大多数都属于“摄像机+图像采集卡+通用计算机+识别软件”的体系结构，称之为软件方式。同这种类型的牌照识别系统相比，硬件牌照识别仪有着不可替代的优势特点。科捷车牌自动识别系统主要由一体化的摄像机（含防护罩、抓拍单元、视频数据接口等）、识别单元、补偿光单元、立柱、软件接口协议及动态链接库等组成。因科捷车牌识别仪是采用嵌入式系统开发的硬件识别设备，因此驱动软件及识别软件均集成在识别单元的硬件电路板内，使系统完全脱离后端工控机独立运行，提高了设备的稳定性和可靠性脱离计算机，运行稳定、免除死机烦恼。集视频采集、图像处理、图像识别、网络通信、自动控制等多项技术为一体嵌入式设备，它具有环境适应性强、识别率高，不占用系统资源、易操作、安装等特点，强大的运算能力采用了主频600MHz 的高性能处理器，运算速度得到大幅提高。系统的几个突出特点如下： 1.树立全新的物业管理形象现代化的高科技产品的使用，一定会使企业的物业管理形象和知名度得到很大的提高。采用自动控制管理系统，无论从产品的造型方面，还是自动控制所带来的先进性及管理的科学性，都将给物业管理树立起良好的形象，使企业成为科学管理的楷模。 2.严格收费管理对于目前的停车收费方式，一方面劳动强度大、效率低，另外一个主要弊端就是财务上造成很大的漏洞和现金流失。使用车辆牌照自动识别收费系统，停车场的收费都经电脑确认和统计，人工参与率低，杜绝了失误和作弊，保障了车场投资者的利益。 3.安全管理程度高车辆牌照号码是车辆的唯一性标识，使用车辆牌照号码作为车辆信息标志，

基于Matlab的车牌识别(完整版)

基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。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车牌号码、车牌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。某些车牌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，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。二、设计步骤总体步骤为：车辆→图像采集→图像预处理→车牌定位

→字符分割→字符定位→输出结果基本的步骤： a.车牌定位，定位图片中的车牌位置； b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来； c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。车牌识别过程中，车牌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。 (1）车牌定位: 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车牌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，找到符合汽车车牌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车牌区域，并将其从图象中分割出来。流程图: （2）车牌字符分割 : 完成车牌区域的定位后，再将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂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的附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写导入原始图像图像预处理增强效果图像边缘提取车牌定位对图像开闭运算

车牌识别系统是如何实现的

车牌识别系统是如何实现的智能交通中一个重要的技术就是车牌识别技术，对于拍到的车辆图像或录像,如果能够准确及时的返回车牌的号码,这样即方便了车辆管理,又可以及时对违章车辆进行处罚,同时由于识别的即时性和准确性,这一系统在军事上也有极其重要的意义。车牌自动识别技术自提出以来,受到了人们的广泛关注,它可以应用于公路和桥梁收费站、公路流量观测站、城市监控系统、港口和机场、停车场、以及军事要塞的入口等车牌认证实际交通系统中,以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度。由于其在智能化交通控制管理中发挥着越来越重要的作用,目前西方发达国家的科研工作者对其进行广泛的研究,目前己有众多的算法,一般的车牌识别系统总体构架图恤口图所示,经过这些年的研究,有些已应用于交叉路口、车库管理、路口收费、高速公路等场合。但是由于需适应各种复杂背景,加之要识别的车辆种类繁多,颜色变化多端,以及检测时要适应不同天气变化导致的不同光照条件。因此,目前的系统都或多或少地存在着一些问题。随着计算机性能的提高和理论技术的发展,这种技术必将日趋成熟。以下对我们设计的车牌自动识别系统的构成作简单介绍。一个完整的车牌自动识别系统通常由图像采集,车牌定位,车牌牌字符分割和车牌字符识别部分组成。车牌自动识别系统是一个以微处理器为核心,基于图像处理、模式识别等技术的高度智能的电子系统,这个系统主要有摄像头、视频采集接口、辅助照明装置、计算机和识别软件组成。在自然光较暗或夜间影响识别效果时,自动开启辅助照明装置提供摄像光源。当车辆通过关卡,经过车体位置传感器的敏感区域时,传感器发送一个信号给图像采集控制部分。采集控制部分控制摄像机采集一幅汽车图像送至图像预处理模块,由预处理模块对输入图像进行预处理后送入计算机内。计算机内的软件模块从输入图像中找到牌照的位置,对牌照作字

车牌识别程序

《数字图像与计算机视觉》期末实验报告专业名称：学生姓名：学号：

题目一：车牌识别系统（LRP）一、实验目的 1、了解车牌识别系统及其应用； 2、结合本门课程所学内容，设计一个车牌识别系统并实现。二、实验内容 1、车牌识别系统的图像预处理 2、车牌定位、 3、字符分割 4、字符识别三、主要步骤车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本实验完成车牌识别的系统流程图如下： 1、预处理摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的

光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。预处理的包括： 1）消除模糊—— 用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊 2）图像去噪。通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波 3）图像增强自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。 2、车牌定位从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。由于车牌区域大部分为蓝色，根据这个特性可以定位到车牌区域，而对于蓝色车系来说，可以通过腐蚀的方法解决。具体算法流程如下：结果如图：图1车牌定位图2车牌分割 3、字符分割：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。具

车牌识别方案

纯车牌识别停车场管理系统技术方案

目录一、前言 (3) 二、公司相关证书 (3) 三、总体设计原则 (4) 四、设计依据 (4) 五、系统设计综述 (5) 5.1 小区概述 (5) 5.2 系统概述 (5) 5.3 车牌自动识别系统结构图和进出流程 (5) 六、系统设计功能概述 (11) 6.1、系统硬件功能说明 (11) 6.2、系统软件功能说明 (15) 七、系统设备配置及价格清单（详见停车场系统报价） (21) 八、系统安装与调试简述 (21) 九、系统施工组织及售后保证 (23) 施工组织 (23) 售后服务 (23)

一、前言车牌识别技术（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；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。我公司的PA-800车牌识别工控机在识别核心汲取了目前国内外车牌识别算法的精华及控制模式的基础上，实现了真正意义上的嵌入控制模式，集管理电脑、识别模块与管理软件于一体化，做到了傻瓜式的即插即用的使用方式，并最大化的减少工程施工。在识别算法技术方面，利用传统识别技术的基础作了优化和改进，使得定位及识别的速度及准确性得到了极大的提升，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，我公司改进后的算法对以上车牌的识别得到了极大的提升，使得在车辆识别摄像机的抓怕范围内，实现了全天候下的100%识别率。二、公司相关证书

车牌识别原理说明

车牌识别原理说明车牌识别技术是指对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列，经过机器视觉、图像处理和模式识别等算法处理后自动读取车牌号码、车牌类型、车牌颜色等信息的技术，是人工智能技术中重要的分支。它的硬件基础包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机，其软件核心包括车牌定位、字符分割、字符识别等算法。目前已经被广泛应用于智能交通系统的各种场合，像公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。车牌识别流程：

1、图像采集根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相

机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。北京易泊时代经过严格的算法优化，这两种图像采集模式的识别率和稳定性都位居行业前列。（易泊地感线圈触发模式/视频触发工作模式） 2、预处理由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有最近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。