车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状
文献综述车牌识别
文献综述1前言近几年来，随着汽车的数量猛增，智能型交通体系(ITS——Intel ligent Tran sporta tion S ystem)便成为未来交通监管系统的主要发展趋势，所谓智能交通系统是在较完善的基础设施(包括道路、港口、机场和通信)之上将先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感器、计算机技术和系统综合技术有效的集成，并应用于地面运输系统，从而建立起在大范围内发挥作用的，实时、准确、高效的运输系统[1~2]。
行驶车辆的车牌实时识别尤其是智能运输系统研究的重要组成部分。
车牌识别系统是对公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、比运算、区域标识等，利用多种手段以提取车牌区域，进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
车牌识别系统的用途很多，如高速公路电子收费站、公路流量控制、公路稽查、失窃车辆查询、监测黑牌机动车、监控违章车辆的电子警察等公路监管场合，以及停车场车辆管理、出入控制等需要车牌认证的场合都要应用车牌识别系统，尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率，由此可见车牌识别系统具有不可替代的作用，因此对车牌识别技术的研究和应用系统的开发具有重要的现实意义。
2 车牌识别技术研究现状车牌识别系统要综合应用多种手段提取车牌区域，对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
因此车牌识别系统要应对多种复杂环境，如车流量高峰期、照射反光、车牌污染等。
利用模拟人脑智能A NN，在识别车牌时能进行联想记忆与推理，能够较好地解决字符残缺不完整而无法识别的问题。
车牌识别技术研究开题报告
车牌识别技术研究开题报告一、研究背景和意义随着汽车数量的快速增长和交通管理的要求不断提高，车辆识别技术日益成为一个重要研究领域。
车牌识别是在交通管理、违章监测、停车场管理、智能交通系统等方面具有广泛应用前景的一项技术。
车牌识别技术可以通过车牌与车主信息的关联，实现车辆的快速准确识别和信息管理，并有效提升交通管理和公共安全水平。
二、研究目标和内容本研究旨在深入探索和研究车牌识别技术的关键技术和方法，为实现车牌的自动识别和信息管理提供有效的解决方案。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 车牌定位与分割技术：通过图像处理和模式识别等方法，实现对车辆图像中车牌位置的精确定位和分割，为后续的车牌识别提供基础。
取和判别分析，通过模式匹配和机器学习等方法实现车牌的准确识别。
3. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建有效的车辆信息数据库，并研究车牌信息的查询和管理方法。
4. 实验验证和性能评价：通过实际数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
三、研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤：1. 调研和理论分析：通过对车牌识别技术的相关文献和现有方法的调研，分析其原理和技术特点，为后续研究提供理论支持。
2. 数据采集和预处理：通过车载摄像头或公共摄像头采集车辆图像数据，并进行图像预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
3. 车牌定位与分割：采用图像处理算法，如边缘检测和形态学运算，对车辆图像进行定位和分割，提取出车牌图像。
如颜色、纹理和形状等特征，通过模式匹配或机器学习方法实现车牌的识别。
5. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建完整的车辆信息管理系统，并设计合适的数据库结构和查询方式。
6. 实验验证和性能评价：通过真实场景的数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
四、预期成果和创新点1. 高效准确的车牌识别算法：通过对车牌定位与分割、特征提取与识别等关键问题的研究，设计出高效准确的车牌识别算法。
汽车车牌识别系统研究--开题报告
汽车车牌识别系统研究--开题报告汽车车牌识别系统研究开题报告一、选题背景随着社会的快速发展，汽车数量急剧增加，交通管理面临着巨大的挑战。
传统的人工车牌识别方式效率低下，容易出错，且难以满足大规模数据处理的需求。
因此，汽车车牌识别系统的研究具有重要的现实意义。
车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，能够自动识别车辆的车牌号码，实现车辆的快速通行、交通流量监测、违法车辆追踪等功能。
它不仅提高了交通管理的效率和准确性，还为智慧城市的建设提供了有力的技术支持。
二、研究目的本研究旨在开发一种高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，以满足实际应用中的需求。
具体目标包括：1、提高车牌识别的准确率，减少误识别和漏识别的情况。
2、缩短车牌识别的时间，提高系统的实时性。
3、增强系统对不同环境条件（如光照、天气、车牌污损等）的适应性。
4、降低系统的成本，提高其性价比，便于广泛推广应用。
三、研究内容1、车牌图像采集与预处理研究合适的图像采集设备和方法，确保获取清晰、高质量的车牌图像。
对采集到的车牌图像进行去噪、增强、倾斜校正等预处理操作，提高图像质量，为后续的识别工作奠定基础。
2、车牌定位算法探索有效的车牌定位方法，能够准确地从复杂的背景中定位出车牌区域。
考虑车牌的形状、颜色、纹理等特征，结合边缘检测、形态学处理等技术，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
3、字符分割算法研究如何将车牌上的字符准确地分割出来，为字符识别做好准备。
针对字符粘连、断裂等情况，采用合适的算法进行处理，确保字符分割的准确性。
4、字符识别算法比较不同的字符识别方法，如模板匹配、神经网络、支持向量机等，选择最适合的算法进行车牌字符识别。
对识别算法进行优化和改进，提高识别的准确率和速度。
5、系统性能评估与优化建立一套科学的系统性能评估指标，如准确率、召回率、识别时间等。
根据评估结果，对系统进行优化和改进，不断提高系统的性能。
四、研究方法1、文献研究法广泛查阅国内外相关文献，了解车牌识别系统的研究现状和发展趋势。
车牌识别论文开题报告
车牌识别论文开题报告车牌识别论文开题报告一、研究背景与意义车牌识别技术是计算机视觉领域的研究热点之一，其在交通管理、智能交通系统、车辆追踪等方面具有广泛的应用价值。
随着城市化进程的加快和车辆数量的急剧增长，传统的人工车牌识别方式已经无法满足实际需求。
因此，开发一种高效准确的车牌识别系统对于提高交通管理效率和智能交通系统的发展具有重要意义。
二、研究目标本论文旨在设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统，通过对车牌图像进行自动识别和分析，实现对车辆的快速准确识别，以提高交通管理和智能交通系统的效率。
三、研究内容1. 车牌图像预处理在车牌识别系统中，车牌图像的预处理是非常重要的一步。
本论文将探索不同的图像处理算法，如图像增强、去噪和图像分割等，以提高车牌图像的质量和准确性。
2. 车牌定位与分割车牌定位与分割是车牌识别系统的核心环节。
本论文将研究和设计一种基于深度学习的车牌定位与分割算法，以实现对车牌区域的准确提取和分割。
3. 车牌字符识别车牌字符识别是车牌识别系统中的关键环节。
本论文将探索不同的字符识别算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以实现对车牌字符的准确识别和分类。
4. 系统性能评估与优化本论文将通过大量的实验和测试，对设计的车牌识别系统进行性能评估，并针对性能较差的地方进行优化，以提高系统的准确性和鲁棒性。
四、研究方法本论文将采用深度学习算法作为主要的研究方法，结合图像处理和模式识别的技术，设计和实现一个高效准确的车牌识别系统。
具体方法包括但不限于：卷积神经网络、循环神经网络、图像增强、图像分割等。
五、研究预期结果1. 设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统；2. 提高车牌图像的质量和准确性；3. 实现对车牌区域的准确提取和分割；4. 实现对车牌字符的准确识别和分类；5. 提高系统的准确性和鲁棒性。
六、研究意义本论文的研究成果将具有以下意义：1. 提高交通管理的效率：通过快速准确地识别车辆的车牌信息，可以实现对交通违法行为的及时处理和管理，提高交通管理的效率。
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，为传统的交通管理带来重大转变。
先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。
汽车牌照自动识别系统(VLPRS)是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域,进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
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,LPR1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,为传统的交通管理带来重大转变;先进的计算机处理技术,不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来,而且能够大大提高其精确度,汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的;汽车牌照自动识别系统VLPRS是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析,综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域,进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别;从20世纪80年代,国内外的研究人员就开始了对车牌识别系统的研究;在车牌识别的过程中,虽然运用了很多的技术方法,但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响,使得车牌识别系统一直处于实验室阶段,得不到很好的应用；而且,很多的方法都需要大量的数值计算,不能很好地满足实时性要求;为了解决图像恶化的问题,目前采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量;虽然提高了识别率,但是,这同时也造成了系统的投资成本过大,应用领域变窄,不能普遍推广应用;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;国外汽车牌照识别系统研究工作已有一定进展, 但并不尽合我国国情;我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一,并且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重, 这种情况下国外发达国家不允许上路, 而在我国仍可上路行驶等;由于我国汽车车牌识别的特殊性, 采用任何一种单一识别技术均难以奏效;目前正在研制的无源型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉Computer Vision 技术、图象处理技术、人工智能技术和人工神经网络技术等, 是一个比较有发展前途的车牌识别系统;1.2 车牌识别系统简介汽车牌照自动识别技术可应用于道路交通流监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面,在现代交通监控和管理系统占有很重要的地位;同时,汽车牌照识别的方法还可应用到其它识别领域,因此汽车牌照的识别问题己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一;最为常见的车牌识别系统结构如图2：图2 车牌识别系统结构图汽车牌照识别系统的基本工作原理为:根据采集到的序列图像对图像中的车辆牌照进行搜索、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,归一化后输入字符识别系统进行识别;近年来,汽车牌照智能识别的技术发展很快,就其识别基础,主要可分为间接法和直接法两种:间接法是基于IC卡鉴别REID或基于条码的识别;直接法是基于图像的汽车牌照识别;1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息;IC卡技术识别准确度高,运行可靠,可以全天候作业,但它整套装置价格昂贵,硬件设备十分复杂,不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点,但是对于扫描器要求很高;此外,二者都需要制定出全国统一的标准,并且无法核对车、条形码是否相符,也是技术上存在的缺点,这给近期在短时间内推广造成困难;2、直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法,是一种无源型汽车牌照智能识别方法,能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下,对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别;与间接法识别系统相比,首先,这种系统节省了设备安置及大量资金,从而提高了经济效益;其次,由于采用了先进的计算机应用技术,所以可提高识别速度,较好地解决实时性问题;再次,它是根据图像进行识别,所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误,而其他方法是难以与人交互的;直接法一般有图像处理技术,传统模式识别技术及人工神经网络技术;①图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代,但国内外都只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论,并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决,并没有形成完整的系统体系,识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像,然后交给计算机进行简单的处理,并且最终仍需要人工干预,例如车辆牌照中省份汉字的识别问题,1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的,根据汉字的投影直方图选取浮动闭值,抽取汉字在竖直方向的峰值,利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图,选取适当闭值,进行量化处理后,形成一个变长链码,再用动态规划法,求出与标准模式链码的最小距离,实现细分来完成汉字省名的自动识别;②传统模式识别技术;传统模式识别技术指结构特征法,统计特征法等;90年代,由于计算机视觉技术的发展,开始出现汽车牌照识别的系统化研究;1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统;该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分;利用不同闽值对应的直方图不同,经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围,从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌,再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符;③人工神经网络技术2;近几年来,计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别,BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络,每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵,通过与车牌上的字符比较,识别出正确的车牌号码;近年来,基于图像的车牌识别系统的研制引起了许多学者的广泛兴趣,但车牌识别由于要适应各种复杂背景以及不同光照条件影响,使车牌分割及识别增加了难度,目前虽然国内外都有一些实用的车牌识别系统面市;但是,这些系统的应用都存在一定的约束,至今车牌自动识别技术尚未达到很完善的程度;2 车牌识别系统的国内外现状车牌自动识别技术的研究国外起步地较早;早在20世纪80年代,便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌自动识别的某些具体应用;在这个阶段,车牌自动识别技术的研究还没有形成完整的系统体系,一般采用简单的图像处理方法来解决某些具体问题,并且最终结果通常需要人工干预;进入20世纪90年代后,车牌自动识别的系统化研究开始起步;典型的如A.S.Johnson等提出车辆牌照的自动识别系统分图像分割Image Segment、特征提取Feature Extraction和模板构造Template Formation、字符识别CharacterRecognition等三个部分,完成车牌的自动识别;R.A.Lotufo使用视觉字符识别技术Optical Character Recognition Technology分析所获得的图像,首先在二值化图像中找到车牌,然后用边界跟踪技术提取字符特征,再利用统计最邻近分类器Statistical Nearest Neighbor Classifying System与字符库中的字符比较,得出一个或几个车牌候选号码,再对这些号码进行核实检查,确定是否为该车牌号码,最终确定车牌号码;这个时期的应用在识别正确率方面有所突破,但还没有考虑识别实时性的要求,识别速度有待进一步提高;由于我国的车牌格式和国外有较大的差异,所以对于国外的车牌识别系统的研究技术,我们只能进行参考,不能进行直接应用;虽然我国车牌的识别需要识别汉字,但是对于英文字母和数字的识别,我们可以借鉴国外的研究技术;从80年代中期开始,ARGUS英国Alphatech公司就开始了名为RAUS的车牌自动识别系统的研制;ARGUS的车牌识别系统的识别时间约为100毫秒,通过ARGUS的车速可高达每小时100英里;还有Hi-Tech公司的See/Car system,新加坡Optasia公司的VLPRS等;另外日本、加拿大、德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统;国内在90年代也开始了自己的车牌识别系统的研究;目前比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼,香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等等;另外西安交通大学的图像处理和识别实验室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学自动化系等都做过类似的研究;虽然这些车牌识别系统的识别率大多都比较高,如95%,甚至97%、98%,但是这些车牌识别系统的识别检测结果大多数是在简单受限制的场景下取得的,在实际的交通场合以及更加复杂的背景环境的情况下,这些车牌识别系统的识别率一般都达不到90%,甚至更低;3车牌识别难点在复杂环境下的车牌识别率较低的主要原因有：①我国汽车牌照自身特征的复杂性1)汉字、字母、数字混合;我国的车牌不单单有英文字母和阿拉伯数字,还有汉字;由于汉字的复杂性,在识别方面难度远远大于字母和数字;2)颜色种类多;国外的车牌颜色种类相对于国内较少一些,我国的车牌颜色种类较多;大致可以分为四种：黄底黑字,蓝底白字,白底黑字和黑字白字;3)人为因素复杂;由于环境、道路或者人为因素造成车牌有严重污渍、车牌模糊不清或者车牌偏斜角度很大的车辆,在我国都可以上路行驶;在国外,这种情况是绝对不行的;4)车牌格式多;我国的车牌格式很多,包括：民用车牌、公安警察车牌、武警车牌、军车车牌、外交车牌、特种车牌、消防车牌等;5)悬挂方式多样化;我国汽车车牌的悬挂方式不唯一,由于不同汽车公司出产的汽车型号和外形各有不同,导致了车牌的悬挂位置不唯一;②外部环境影响1)外部光照条件各不相同,白天和晚上的光照各不相同;光照对采集的图像质量产生很大的影响;不同的光照角度对车牌光照的不均匀影响也很大;不同的气候条件、背景光照环境、车牌反光程度都决定了车牌的亮度特征;在特征提取时,光照过亮或者过暗都会影响车牌识别的准确率;2)外界背景的复杂程度也影响车牌的定位准确率;背景中和车牌区域当中有许多和车牌特征相似的长方形区域,这些容易给车牌定位造成误判导致车牌定位的准确率降低;③拍摄角度问题实际工程当中的拍摄角度相对于车辆的行驶方向一般是正上方、左侧和右侧;如果拍摄的角度越小,车牌在平面图像中的变形越小,识别效果越好;根据智能交通系统的结构可知,摄像机采集到的图像均为系列图像,而由于外部环境的影响,车牌识别系统采用的图像不一定是最优的;。
智能交通系统中车牌识别技术的研究
智能交通系统中车牌识别技术的研究智能交通系统是利用先进的信息技术实现道路交通管理和交通安全的一种新型交通管理体系。
而车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分。
本文将对车牌识别技术在智能交通系统中的研究进行探讨。
首先，将介绍车牌识别技术的背景和意义；其次，将探讨车牌识别技术的原理和关键技术；最后，将讨论车牌识别技术在智能交通系统中的应用及存在的问题，并提出进一步研究的方向。
一、背景和意义车牌识别技术是智能交通系统中的重要技术手段之一。
随着车辆保有量的大幅增长，交通拥堵和交通违法问题也日益严重，传统的交通管理手段已经无法满足需求。
而车牌识别技术的引入可以实现对车辆的自动识别、车辆信息的全面掌握，以及对交通违法行为的及时处理，极大地提高了交通管理的效率和精确度。
同时，车牌识别技术还可以应用于智能停车系统、道路收费系统等领域，为智能交通系统的发展提供了有力支持。
二、原理和关键技术车牌识别技术基于计算机视觉技术和图像处理技术，通过对车辆图像进行处理和分析，实现对车牌进行自动识别。
其主要包括以下几个步骤：图像获取、车牌定位、字符分割和字符识别。
其中，车牌定位是车牌识别技术的基础，其主要通过图像处理和目标检测算法，将车辆图像中的车牌区域提取出来；字符分割是将车牌上的字符进行分割，以便后续进行字符识别；字符识别是通过模式匹配和机器学习算法，实现对车牌上字符的识别和识别结果的输出。
这些关键技术的优化和改进，是车牌识别技术的研究重点。
三、应用和存在的问题车牌识别技术在智能交通系统中有广泛的应用前景。
首先，它可以用于交通违法行为的监测和处理，通过对车辆的自动识别和抓拍，可以及时发现并记录交通违法行为，并进行相应处罚。
其次，车牌识别技术还可以应用于智能停车系统，实现无人值守的自动停车管理，提高停车场的利用率和管理效率。
此外，车牌识别技术还可以应用于道路收费系统、车辆安全管理系统等领域。
然而，车牌识别技术在实际应用过程中还存在一些问题需要解决。
车牌识别论文
车牌识别论文车牌识别是一项涉及到计算机视觉和模式识别技术的研究领域，具有广泛的应用和研究价值。
随着计算机和图像识别技术的不断进步，车牌识别技术也得到了迅速发展，越来越被广泛应用于城市交通管理、公安安防、智能车辆等领域。
在这篇文章中，我们将深入探讨车牌识别论文的相关内容。
一、车牌识别的研究意义车牌识别是一项涉及到计算机视觉、机器学习和模式识别等多个学科的复杂研究题目。
这项技术的发展对于城市交通管理、公安安防、智能车辆等领域都具有重要的研究和应用价值。
首先，对于城市交通管理而言，车牌识别技术的应用可以提高其管理的效率和精度。
如可以通过车牌识别系统对车辆进入或通过的时间、地点等信息进行监控和管理，从而实现道路通行信息的实时收集和处理，为城市交通拥堵状况的分析和优化提供数据支持。
其次，对于公安安防领域而言，车牌识别技术的应用可以帮助提高交通安全和社会治安水平。
如可以通过车牌识别系统对车辆布控、追踪等工作进行处理和分析，从而辅助公安机关对违法犯罪行为进行快速识别和打击。
最后，对于智能车辆等应用领域而言，车牌识别技术的应用可以实现智能车辆的自主导航和路线规划等功能，从而为智慧城市的建设和发展提供支持。
二、车牌识别的技术研究车牌识别技术是一项综合性较强的技术研究项目，其中涉及到图像处理、增广现实技术、机器学习、深度学习等多个学科领域。
根据技术特点，车牌识别技术主要包括以下几个方面的研究：1、车牌图像预处理技术车牌图像预处理技术是车牌识别技术的重要组成部分，其作用是对车牌图像进行预处理，使识别算法能够更好地识别车牌图片中的车牌字符。
预处理技术主要包括图像二值化、滤波去噪、边缘检测、字符分割等。
2、车牌字符识别技术车牌字符识别技术是车牌识别技术的核心部分，其作用是对车牌图像中的字符进行分析识别。
字符识别技术可以分为基于传统机器学习和基于深度学习的两种方法。
目前，基于深度学习的车牌字符识别技术已经广泛应用于车牌识别领域。
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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，为传统的交通管理带来重大转变。
先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。
汽车牌照自动识别系统(VLPRS)是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域,进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
从20世纪80年代，国内外的研究人员就开始了对车牌识别系统的研究。
在车牌识别的过程中，虽然运用了很多的技术方法，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响,使得车牌识别系统一直处于实验室阶段，得不到很好的应用；而且，很多的方法都需要大量的数值计算，不能很好地满足实时性要求。
为了解决图像恶化的问题，目前采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量。
虽然提高了识别率,但是，这同时也造成了系统的投资成本过大，应用领域变窄，不能普遍推广应用。
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。
国外汽车牌照识别系统研究工作已有一定进展, 但并不尽合我国国情。
我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一，并且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重, 这种情况下国外发达国家不允许上路, 而在我国仍可上路行驶等。
由于我国汽车车牌识别的特殊性, 采用任何一种单一识别技术均难以奏效。
目前正在研制的无源型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉(Computer Vision) 技术、图象处理技术、人工智能技术和人工神经网络技术等, 是一个比较有发展前途的车牌识别系统。
1.2 车牌识别系统简介汽车牌照自动识别技术可应用于道路交通流监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面，在现代交通监控和管理系统占有很重要的地位。
同时，汽车牌照识别的方法还可应用到其它识别领域，因此汽车牌照的识别问题己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。
最为常见的车牌识别系统结构如图2：图2 车牌识别系统结构图汽车牌照识别系统的基本工作原理为:根据采集到的序列图像对图像中的车辆牌照进行搜索、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，归一化后输入字符识别系统进行识别。
近年来，汽车牌照智能识别的技术发展很快，就其识别基础，主要可分为间接法和直接法两种:间接法是基于IC卡鉴别(REID)或基于条码的识别。
直接法是基于图像的汽车牌照识别。
1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。
IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。
此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给近期在短时间内推广造成困难。
2、直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。
与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
①图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外都只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分来完成汉字省名的自动识别。
②传统模式识别技术。
传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。
90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。
1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。
该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。
利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
③人工神经网络技术[2]。
近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
近年来，基于图像的车牌识别系统的研制引起了许多学者的广泛兴趣，但车牌识别由于要适应各种复杂背景以及不同光照条件影响，使车牌分割及识别增加了难度，目前虽然国内外都有一些实用的车牌识别系统面市。
但是，这些系统的应用都存在一定的约束，至今车牌自动识别技术尚未达到很完善的程度。
2 车牌识别系统的国内外现状车牌自动识别技术的研究国外起步地较早。
早在20世纪80年代，便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌自动识别的某些具体应用。
在这个阶段，车牌自动识别技术的研究还没有形成完整的系统体系，一般采用简单的图像处理方法来解决某些具体问题，并且最终结果通常需要人工干预。
进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。
典型的如A.S.Johnson等提出车辆牌照的自动识别系统分图像分割(Image Segment)、特征提取(Feature Extraction)和模板构造(Template Formation)、字符识别(CharacterRecognition)等三个部分，完成车牌的自动识别。
R.A.Lotufo使用视觉字符识别技术(Optical Character Recognition Technology)分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器(Statistical Nearest Neighbor Classifying System)与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。
这个时期的应用在识别正确率方面有所突破，但还没有考虑识别实时性的要求，识别速度有待进一步提高。
由于我国的车牌格式和国外有较大的差异，所以对于国外的车牌识别系统的研究技术，我们只能进行参考，不能进行直接应用。
虽然我国车牌的识别需要识别汉字，但是对于英文字母和数字的识别，我们可以借鉴国外的研究技术。
从80年代中期开始，ARGUS英国Alphatech公司就开始了名为RAUS的车牌自动识别系统的研制。
ARGUS的车牌识别系统的识别时间约为100毫秒，通过ARGUS的车速可高达每小时100英里。
还有Hi-Tech公司的See/Car system,新加坡Optasia公司的VLPRS等。
另外日本、加拿大、德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统。
国内在90年代也开始了自己的车牌识别系统的研究。
目前比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼，香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等等。
另外西安交通大学的图像处理和识别实验室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学自动化系等都做过类似的研究。
虽然这些车牌识别系统的识别率大多都比较高，如95%，甚至97%、98%，但是这些车牌识别系统的识别检测结果大多数是在简单受限制的场景下取得的，在实际的交通场合以及更加复杂的背景环境的情况下，这些车牌识别系统的识别率一般都达不到90%，甚至更低。
3车牌识别难点在复杂环境下的车牌识别率较低的主要原因有：①我国汽车牌照自身特征的复杂性1)汉字、字母、数字混合。
我国的车牌不单单有英文字母和阿拉伯数字，还有汉字。