汽车牌照识别系统中关键算法的设计与实现
车牌识别系统技术设计方案
车牌识别系统技术设计方案车牌识别系统设计方案的思考与规划一、方案目标与范围1.1 目标设定我们这次的目标是创建一个高效且可靠的车牌识别系统，目的是为了能自动识别、管理和监控车辆。
这套系统的应用场景相当广泛，比如：- 停车场的管理- 交通流量监控- 小区的出入管理- 物流车辆的追踪与管理1.2 范围界定在这个方案中，我们将深入探讨车牌识别系统的各个技术设计要素，包括具体的实施步骤、设备选择、数据管理方案以及后续的维护策略，确保这个系统不仅能立刻投入使用，还能在未来保持稳定与可持续性。
二、组织现状分析2.1 需求分析说到现在的管理方式，手动记录车牌信息的效率真是低得让人发愁，很多时候还容易出错。
引入车牌识别系统后，我们能够实现：- 自动识别车牌，管理效率自然就提升了。
- 数据能实时更新，这样后续的统计与分析都变得轻松多了。
- 安全性也大大增强，未授权的车辆就不容易混进来。
2.2 现状评估现在的车管方式主要靠人工来记录，显然有不少问题：- 人工记录太慢，常常造成拥堵。
- 信息更新滞后，数据分析困难重重。
- 安全隐患多，未授权车辆难以迅速识别。
三、实施步骤与操作指南3.1 设备选择根据我们的需求，建议选用这些设备：- 高清摄像头：最好夜视功能齐全，分辨率得在1080P以上。
- 车牌识别软件：要用人工智能算法，识别准确率至少要在95%以上。
- 数据存储设备：需要大容量存储，方便长期保存数据。
3.2 系统架构设计系统的架构可以分为几个主要模块：- 数据采集模块：负责实时采集和预处理数据。
- 数据处理模块：用识别算法解析车牌信息，并存储必要的数据。
- 数据管理模块：提供数据查询、统计和管理功能。
- 用户界面模块：给管理人员一个友好的操作界面。
3.3 实施步骤1. 现场勘查：确定摄像头的安装位置，确保覆盖所有进出口。
2. 设备采购：根据选型进行设备采购，确保质量与性能。
3. 系统安装：进行设备的安装和调试，确保系统正常运作。
车牌识别系统设计与实现
车牌识别系统设计与实现随着交通拥堵程度的不断加剧以及交通违法行为的增多，车牌识别系统在智能交通管理中扮演着非常重要的角色。
本文将介绍车牌识别系统的设计与实现，以及其在交通管理中的应用。
一、车牌识别系统的设计1. 硬件设计车牌识别系统的硬件设计主要包括摄像头、图像采集卡以及计算设备等。
摄像头用于捕捉车辆的图像数据，图像采集卡则负责将摄像头采集到的数据传输给计算设备进行处理。
在硬件设计中，需要选择合适的摄像头和图像采集卡，并确保其稳定性和可靠性。
2. 软件设计车牌识别系统的软件设计主要包括图像处理算法和车牌识别算法。
图像处理算法用于对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
车牌识别算法则通过对预处理后的图像进行特征提取和模式识别，从而实现对车牌的准确识别。
二、车牌识别系统的实现1. 图像采集与预处理车牌识别系统的实现需要先进行图像采集与预处理。
通过摄像头采集到的图像数据，首先进行灰度化处理，将图像转换为灰度图像。
然后，对图像进行高斯滤波以及图像增强处理，去除噪声和增强图像细节。
接下来，使用适当的图像分割算法将车牌区域从图像中分离出来，为后续的车牌识别算法提供准确的输入数据。
2. 车牌识别算法车牌识别算法是车牌识别系统的核心部分。
常用的车牌识别算法包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法以及基于深度学习的方法。
在实际应用中，可以根据具体场景的需求选择合适的算法进行实现。
基于模板匹配的方法使用预先生成的车牌模板与待识别车牌进行匹配，从而实现车牌的识别。
该方法简单直观，但对光照变化、车牌畸变等情况的适应性较差。
基于特征提取的方法通过提取车牌区域的特征进行识别，如边缘检测、字符切割以及字符识别。
该方法比较稳定和准确，但对光照、模糊等因素较为敏感。
基于深度学习的方法是目前较为流行的车牌识别算法。
通过使用深度神经网络模型进行特征提取和分类，能够有效提高识别的准确率和稳定性。
三、车牌识别系统在交通管理中的应用1. 交通违法监控车牌识别系统可以与交通违法监控相结合，通过实时识别车牌号码，快速准确地判断违法行为，实现实时监控和处罚。
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现摘要：随着智能交通系统的快速发展，汽车车牌识别技术在交通管理、停车场管理等领域发挥着重要作用。
本文设计并实现了一种基于深度学习的汽车车牌识别系统，该系统能够准确、快速地识别汽车车牌号码，提高交通管理的效率和智能化水平。
本文详细介绍了系统的总体设计、关键技术、功能模块以及系统测试等方面的内容。
关键词：深度学习；汽车车牌识别；智能交通系统一、引言汽车车牌识别是智能交通系统中的一个重要组成部分，它可以实现对车辆的自动识别和管理，提高交通管理的效率和准确性。
传统的车牌识别方法主要基于图像处理和模式识别技术，存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为研究热点。
深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，可以有效地提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
二、系统总体设计（一）设计目标本系统的设计目标是实现一个高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，能够在不同的光照、角度和天气条件下准确识别汽车车牌号码。
具体目标包括：1.识别准确率高：系统的识别准确率应达到 95% 以上。
2.识别速度快：系统的识别速度应在 1 秒以内。
3.鲁棒性强：系统应能够在不同的光照、角度和天气条件下稳定工作。
4.易于部署和维护：系统应具有良好的可扩展性和可维护性，便于部署和维护。
（二）系统架构本系统采用客户端 / 服务器架构，主要由车牌图像采集模块、车牌识别模块和数据库管理模块组成。
车牌图像采集模块负责采集汽车车牌图像，并将图像传输到车牌识别模块进行识别。
车牌识别模块采用深度学习算法对车牌图像进行识别，识别结果存储到数据库管理模块中。
数据库管理模块负责管理车牌识别结果，并提供查询和统计功能。
（三）工作流程1.车牌图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备采集汽车车牌图像。
2.图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，以提高图像质量。
牌照识别系统的设计与实现
牌照识别系统的设计与实现随着社会的发展，更多的交通工具进入了人们的日常生活中，而交通问题也日益成为城市管理和公共安全的关注焦点。
在这种情况下，牌照识别系统应运而生，其作用在于识别和跟踪每一辆汽车。
牌照识别系统的设计与实现是一项繁琐的工作，需要合理的算法和高效的设备。
本文将详细介绍牌照识别系统的设计思路和实现方式。
一、牌照识别系统简介牌照识别系统是一种自动化的系统，它可以从摄像头或其它设备获取一帧图像，然后进行处理，提取出图像中的车辆牌照。
牌照识别系统大大提高了警察和交通管理人员的工作效率，同时，也可以对公共安全和交通流量产生积极的影响。
下面是牌照识别系统的工作流程：获取图像—预处理—特征提取—物体检测—牌照识别—结果输出二、车牌的识别方法在牌照识别系统中，车牌的识别是关键环节，它决定了整个系统的性能和准确率。
牌照识别方法主要有以下几种：1. 基于模板匹配的方法这种方法基于已知的模板图像，通过对比图像相似值来识别车牌。
该方法在识别过程中需要与大量的模板图像进行匹配，所以需要很强的计算能力。
同时，如果摄像头的角度和位置变化较大，模板匹配的效果会大打折扣，很难识别车牌。
2. 基于字符分割的方法这种方法将车牌的图像分成多个字符块，然后通过字符识别来判断每一个字符是什么，最后将字符拼接起来得到车牌号。
这种方法需要进行大量的图像处理和分割操作，而且对车牌的位置和角度较为敏感，准确率有待提高。
3. 基于深度学习的方法深度学习是现代计算机视觉领域的核心研究方向，其通过学习数据来发现数据之间的内在联系，进而实现对图像的自动分析和理解。
近年来，基于深度学习的牌照识别方法不断地被提出和改进，并在实际应用中得到了很好的效果。
目前，基于深度学习的车牌识别系统已经成为了业界的主流解决方案。
三、牌照识别系统的实现在实现牌照识别系统时，需要考虑以下几个方面：1. 硬件设备的选择牌照识别系统的硬件设备需要满足高清晰度的图像采集，同时具备较强的处理能力和大容量的存储空间。
汽车牌照识别系统的设计与实现
２８ １ ０ 年 Ｏ月 ０
电 脑 学 习
第５ 期
汽车牌 照识别系统的设计与实现
杜 圣康 ’ 毛 力
摘 要 ：基于图像 处理技术设计与实现 了汽车牌照识别系统。 关键 词 ： 车牌识别 系统
中 图分 类 号 ： Ｔ ３ １ １ Ｐ９． ４
线 圈或监视 图像发生变化 时， 触发图像采集 系统， 过 Ｃ Ｄ 通 Ｃ
摄 像 机 摄取 采 集 出车 牌 图 像 ，然 后 车 牌 自动 识 别 模 块 对 车
ｌ 据 眠 器 匡狮 服 国 Ｉ 库 铒 数 务
Ｌ 一 警 ｒ／ 器 ．报… ＿… １
牌 图像 进行 预处理 、 牌定位 、 符分割 、 车 字 字符识 别等 一系
汽 车牌 照 识别 系统 由硬 件系 统和 软件 系 统两 部 分组
成。 硬件系统分为现场 部分和监控中心 ， 件系统 由基本模 软 块、 车牌 图像 预处理模块 、 车牌识别模块 组成 。其结构如 图
１ 示 。基 本 工 作 原 理 ： 所 当系 统 发 现 有 车 辆 通 过 埋 有 地 感 应
ｍｅ ｓ ｒｍｅ ｔ Ｏ ４ ３（ ）： １ — ａ ｕｅ ｎ ，２ ｏ ，５ ２ ６ ２
６】 ． ８
收稿 日期 ：０ ８ ０ — ６ ２ ０ — ２ １ 杜圣康 江南大学信息工 程学院硕士研 究生 （ 无锡 ２ ４ ０ ）。 １００ ｝ 毛力 江南大学信息工程 学院副教授 （ 无锡 ２ ４０ ） １ ００ 。
列 处理 识 别 出车 牌 号 码 ，识 别 结 果 和 原始， 留待 以后车牌查询和交通 流量 统计。
软 件 系 统各 模 块 功 能 如 下 ： （ ） 台 控 制 模 块 ： 于 控 制 摄 像 头 的 移 动 和 镜 头 的 Ｉ云 用
智能车牌识别系统的设计与实现
智能车牌识别系统的设计与实现智能车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术和人工智能算法的应用，它能够实时准确地识别车辆的车牌信息。
随着城市交通的快速发展和车辆数量的增加，传统的人工车牌识别方法已经无法满足大规模、高效率的需求。
因此，智能车牌识别系统应运而生，成为现代交通管理和安全监控的重要工具。
设计智能车牌识别系统的关键步骤包括图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别。
首先，系统需要通过摄像机等设备获取车辆的图像。
随后，系统通过图像处理算法，对图像进行预处理和车牌定位，以确定车牌的位置和大小。
接下来，系统使用字符分割算法将车牌上的字符分割出来，并进一步对字符进行预处理。
最后，系统利用字符识别算法，将分割后的字符识别为相应的字符或数字。
在图像采集方面，智能车牌识别系统一般使用高清摄像机或摄像头来获取车辆图像。
为了保证图像的质量，摄像机需要具备良好的分辨率和对比度，并能够适应各种光照条件。
此外，为了提高系统的鲁棒性，还可以采用多个摄像头进行图像采集，以覆盖更大的区域。
车牌定位是智能车牌识别系统的一个重要环节。
车牌在图像中的位置和大小不固定，而且可能被其他物体遮挡，因此车牌定位算法需要具备一定的鲁棒性和准确性。
常用的车牌定位算法包括基于颜色和形状的方法。
基于颜色的方法利用车牌的颜色特征，通过颜色分割和形态学处理等步骤，将车牌从图像中分离出来。
基于形状的方法则通过提取车牌的形状特征，再结合机器学习算法，对图像进行分类和判别。
字符分割是智能车牌识别系统的一个关键步骤。
车牌上的字符排列方式多样，字符之间可能存在重叠或交叉，这给字符分割带来了一定的困难。
为了解决这个问题，可以采用基于垂直投影和水平投影的字符分割算法。
首先，通过垂直投影将车牌上的字符分割成若干个垂直区域。
然后，通过水平投影将每个垂直区域分割成各个字符。
最后，根据字符的大小和形状进行进一步的筛选和调整，以确保字符的完整性和准确性。
字符识别是智能车牌识别系统的核心任务。
车辆牌照识别系统中定位算法的设计和实现
该 定 位 算 法 正 确 率 较 高 ， 由 于采 用 了神 经 网络 计 算 但 法 ， 区域 颜 色 与 附 近 颜 色 相 似 时 ， 算 速 度 较 慢 。 当获 当 计
取 的彩 色 图像 质 量 较 高 时 ， 其 是 车 牌 区域 颜 色 与 附 近 颜 尤 色差别较大 时 ， 确率将有所下 降。 准
车牌 区域 。
１ 常 用 的 车 牌 定 位 算 法
根 据 车牌 的 不 同特 征 ， 以 采 用 不 同的 定 位 方 法 。 目 可 前 车 牌 定 位 的方 法 很 多 ， 常 见 的定 位 技 术 主 要 有 基 于 边 最 缘 检 测 的方 法 、 于 彩 色 分 割 的 方 法 、 于 小 波 变 换 的 方 基 基
中车 牌 的 快 速 定 位 。
关键 词 ： 车牌识别 ； 定位 算法 ； 学形 态学； 数 区域 ； 图像
中 图分 类 号 ： ３ １ ５ ＴＰ １ ．
文 献标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：６ ２７ ０ （ ０ ２ ０ ５０ ２ — ２ １ ７ —８ ０ ２ １ ） ０ — ０ ５０ 各 算 子对 不 同 边缘 类 型 的 敏感 程 度不 同 ， 生 的效 果 也 不 产
摘 要 ： 车辆牌照识别 系统作 为一 个专用的计算机视 觉 系统 ， 够 自动摄取 车辆 图像 并识别 出车牌 。主要 应 用于 高 能
速 公路 收 费 口 以及 住 宅 小 区 车 库 的 管 理 等 场 合 。研 究 了 汽 车 牌 照 识 别 中的 车 牌 定 位 算 法 。 首 先 对 现 有 的 车 牌 定 位 方 法进 行 系统 的 分 析 ， 结 出车 牌 定 位 研 究存 在 的 主要 问题 。其 次 ， 对 车 辆 图像 背 景 复 杂 、 直 纹 理散 热 器噪 声 干 总 针 垂 扰 严 重 等 问题 ， 出 了一 种 新 的 车 牌 定 位 算 法 。该 方 法 能有 效 降低 误 检 率 ， 运 算 复 杂 度 较 低 ， 利 于 实现 复 杂 背 景 提 且 有
车辆牌照自动识别的设计与实现
的 准 确 度 本 文 采 用 灰 度 特 征 法 进 行 车 牌 定 位 ． 用 投 影 法 进 采
行 字 符 分 割 。 字符 分 割 结 果 如 图 ３所 示 ：
系 统 设计 内容
车辆 牌 照 自动 识 别 系 统 分 硬 件 部 分 和 软 件 部 分 硬 件 部
分 的 主 要 作 用 是 图 像 摄 取 和 传 输 、 件 运 行 支 持 及 输 出 ， 件 软 软 部 分 的 主要 功 能 则 是 对 采集 到 的车 辆 牌 照 图 像 进 行 预处 理 、 车 牌 定 位 、 符 分 割 及 字 符 识 别 ． 整 个 系 统 的 核 心 。 车牌 自动 字 是
学 术 探 讨
车辆牌 照自动ｉ ￣Ｉ 设计与实 坝 Ｒ］ ｉ ． 硇
周 霞 （ 东 交 通 大 学 轨 道 交 通 学 院 ， 西 华 江
摘 要 ： 文 采 用 ｖ ＋开 发 完成 了 “ 辆 牌 照 自动 识 别 系 本 ｃ＋ 车
统 ” 首先 简要 介 绍 了该 系统 的 概 况 ． 对 系统 进 行 了详 细 设 。 并 计开发 ． 系统 主 要 实现 的 功 能 为 ： 采 集 到 的 车辆 牌 照 图像 进 对 行预 处理 、 牌 定位 、 符 分割 及 字符 识 别 。 其 次 ． 用 实 际车 车 字 采 辆 图像 对该 系统 进 行 了车辆 牌 照 识 别 实验 ． 结合 实验 结 果 对 并
关键 词 ： 辆 ： 照 ； 车 牌 自动 识 别
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
■ ●
（） ｃ 边缘检测 （） ｄ 二值化
图 ２ 牌照定位前经各步处理后的效果
２ 灰 度 化。首 先 读 取 原 彩 色 ）
利 用 牌照 的背 景 色 擦 除牌照 边 界
●
１１ 牌 照 的初 步 定 位 ．
图像 ， 并创建一个 ８位 的灰度 图 ， 找
牌照 区域 的定位是整个 系统 中的重 点 ， 是整个 系统 最 也
维普资讯
第２ ７卷 ２０ ０ ７年 ６月
文章编号 ：０ １ ９ ８ （ ０ ７ Ｓ ０ ２ ０ １０ — ０ １ ２ ０ ） １— １ １— ４
计 算机应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｍｐ ｔｒ Ａｐ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ． １２７
度值 ＝ ．９ Ｒ＋ ．８ Ｇ＋０ １４ ０２９ ０５７ ． １ Ｂ即可 得到灰 度 图 中相 应像
Ｊｎ ｏ ７ ｕ ｅ２ ０
汽 车牌 照 识 别 系统 中关 键 算 法 的设 计 与 实现
刘浩翰 ， 于 洋。
（． １ 中国 民航 大 学 计 算 机科 学与技 术学 院 ， 津 ３ ３ ； ２ 天 津 大学 计算机 科 学 与技 术 学院 ， 天 ￣ ０ ． 天津 ３０ ７ ； ００ ２
某 一最小的 ６ ， 值 使得 图像 中灰度值 小于等于 ６ 的像素的总数 大 于等于总像 素的 ９ ％ ； 对 图像 中的每个 像素 ， 其灰 度 ０ ④ 设 值 为 ， 进行 如下 处理 ： 若 ≤ ｎ 则 修 正其 灰 度值 为 ０ 若 ， ； ≥６ 则修正其灰度值 为 ２ ５ 若 口 ＜ ＜６ 则修正其灰度值 ， ５； ，
ｌ 彩色汽车图像 ｌ
●
ｌ 灰度汽车图像 Ｉ
或其 他的 图像 处理 工具 均 可完成 。 为了能观察 到整个 图像 的 全貌 ， 可
理。
ｌ 图像二值化 ｌ
’
以将 图像 进行 一 次 或 两 次缩 小 处 大致 确定 牌照 区 域
●
（） ａ 灰度化
（） ｂ灰度拉伸
字符 的识 别 ， 根据实验 情况 ， 进行 算法设 计 ， 出了详细 的算 给
法描述 和对应的实验结果 。
灰度值选择较 高 的灰 度值 （ 度值 高说 明有 可能 是边界 点 ） 灰
作为边缘检测 图像相应 的灰度值 。 ５ ）图像 的二值化 。 目的是 为了 简化 图像 的数据 ， 方便 后 续牌照 的定位 。 具体算法描述如下 ： 选 取适 当的阈值 ｎ ② ① ； 对经过边缘检测后 的图像 的每 一个像 素进行 如下 处理 ： 若其 灰度值大 于等 于 ｎ ，则将其灰度值设置 为 ２ ５ 若其 灰度值 小 ５ ；
为 ２５ （ ５ ／ ６一口 。 ）｝
０ 引言
汽车牌照识别 系统首先用数码相机或摄像 机拍 摄汽车含 有车牌部分的图像 ， 后从此 图像 中对 车牌 照子 图像进 行定 然
位与 字符 分割 ， 最后进行字 符识别从 而确定牌照信息 。
由于汽车牌照识别系统 的建 立涉及 到牌 照的定 位 、 字符 的分割和字符 的识 别等关键技术 ， 因此研究者较多 ， 尽管侧重 点不同 ， 但主要集 中在牌 照定 位【“ 和 字符分 割【 方 法 的 ２ ４
日。 日２ 和 分别 为水平 和垂 直方 向的算子 。
（） １
本文 在参照上述各位研 究者 工作的基 础上 ， 于 图像处 基 理理论与 神经网络模 型 ， 设计并 实现 了一个 汽车牌 照识 别系
统， 对其 中的关键环节 的实现——牌 照的定位 、 字符 的分割和
具体 处理算法如 下 ： 复制两 张灰度拉 伸后 的图像 ； ① ② 分别 用日， 日２ 两张复制图像 进行水平方 向卷积 和垂直方 和 对 向卷积 ； 对两 幅卷积后 图像 的相 应的像 素进行 比较 ， ③ 选择
研究 上。也有 的研 究者给 出 了整 体系统 的设计 ， 由于篇 幅 但 所限 ， 关键技术 的说 明只侧 重于原理性的描述 Ｊ 。
４ ）边缘 检测 。 采用 的算子如下 【 ： ｌ Ｊ
『０ ０ １ ０
『 —１ ０ ０ １
日ｌ 【 １ 日 ＝ｌ －１ ０ ， ２＝ｌ １ ０ ｌ ０ ｌ 【 ０ ０ ０ Ｊ ０ ０ ０Ｊ
于 ｎ 则将其 灰度值设置为 ０ ， 。
１ 牌 照定位
牌照定位 的 流程 如 图 １所 示。
Ｉ车牌的提取 Ｉ
●
在进 入牌照子图像定位与分割部分 之前 ， 对拍摄 图像 的处 理步骤如下 ： １ 将 图像 转化成 Ｂ ） ＭＰ格式 的
文件 。 用 Ｐ ｏｏｈ ｐ或 Ａ Ｄ Ｓｅ 这 ｈｔ ｏ Ｓ Ｃ ｅ
３ 天津科技大学 计算机科 学与信 息工程学院， ． 天津 ３０２ ） ０２ ２
（ ｅ ｕ ｉｉ ＠ｅｏ ． ｏ ） ｈｈ ａ ｎ ｑ ｇ ｙ ｕ ｃｒ ｎ
摘 要： 实现 了一个汽车牌照识别系统， 对所涉及的关键技 术给 出了算法描述。在牌照垂直定位 中， 用 了 Ｂ 采 Ｐ神 经 网络并 结合 统计 特 征 的 算 法 ， 高 了牌 照 定位 的准 确 率 ， 而提 高 了整 个 系统 的 提 进 识 别率 ： ２ ０幅 尺 寸为 ６ ８× ８ 对 ｏ ４ ４ ６的测试 图像 的识 别 率为 ９ ％ 。 ３ 关 键词 ： 照 的定位 ； 牌 字符 的分 割 ； 字符 的识别 中图分 类号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １ ４ 文 献标 识码 ： Ａ
得 到 最终 的 牌照
难 的部分 。在牌照定 位过程中所 面临的 主要 问题 可以参 见文 献 ［ ］ ９。 车牌 照定 位的 出发 点是 通过 车牌 区域 的特征 来判 断 牌
照， 车牌的主要特征包括 ： １ 车牌 区域 的背 景色 和其周 边 区域 一般有 着 明显 的差 ） 别； ２ 车牌 区域 内车 牌 的背景 色 和车 牌 的前 景色 有 明显 的 ） 差别 ；