车牌识别系统中数据库的分析与设计
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。
车牌识别管理系统方案设计分析
汉王车牌识别停车场管理系统一、概述1．1项目需求本项目为商业中心，进出的车辆繁忙复杂。
既有前来购物的散客车辆，又有长期送货和工作的商户，每天的吞吐量较大。
以前使用刷卡计费系统，存在诸多弊端：由于掺杂了长期用户和临时用户，丢卡，倒卡现象在所难免，造成票款流失和卡的损失；进出需要刷卡，对通行速度也是个很大的阻碍。
所以，我们推荐使用纯车牌识别系统，完全抛弃卡的方式。
1．2系统概述以“汉王”车牌识别停车场管理系统，是北京汉王电子技术有限公司研制，以车牌自动识别作为基础技术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、方案设计本项目为一进一出，北边有个进口，南边为出口，联网管理，在管理室可对系统进行管理。
流程入口：车辆压地感拍照，识别仪进行识别，系统分析车牌号类型，如识别清楚，放行入库；出口：车辆压地感拍照，识别仪进行识别，系统分析车牌号类型，如为有效的长期车辆，则予以放行并用语音和显示屏提示相关信息；如非长期车辆，则归为临时车辆，从数据库中调用该车入口信息，进行费用计算，用语音和显示屏提示应交费用，收费后确认放行；如找不到入口信息，则由收款员对出口识别结果进行甄别修正，并可调出入口近似信息进行匹配。
基于Java的智能车牌识别系统研究与优化
基于Java的智能车牌识别系统研究与优化智能车牌识别系统是一种基于计算机视觉和图像处理技术的智能交通监控系统，它能够自动识别车辆的车牌号码，并将其与数据库中的信息进行匹配，实现对车辆的自动管理和监控。
在现代社会中，智能车牌识别系统已经被广泛应用于停车场管理、交通违章监测、车辆通行管理等领域。
本文将围绕基于Java的智能车牌识别系统展开研究与优化。
1. 背景介绍智能车牌识别系统是一项复杂而又具有挑战性的技术，它涉及到图像采集、图像预处理、特征提取、字符识别等多个环节。
在过去的几年中，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，智能车牌识别系统取得了长足的进步。
然而，仍然存在一些问题需要解决，比如对光照、角度、遮挡等因素的敏感性，识别准确率不高等。
2. 技术原理智能车牌识别系统的核心技术包括图像采集、图像预处理、字符分割、字符识别等几个关键步骤。
在Java平台上，可以利用OpenCV 等开源库来实现这些功能。
首先，通过摄像头采集车辆图像，然后对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作。
接着进行字符分割，将车牌上的字符分离出来，最后利用字符识别算法对字符进行识别。
3. 系统设计与实现在设计智能车牌识别系统时，需要考虑系统的稳定性、准确性和实时性。
首先需要设计合理的系统架构，包括前端图像采集模块、后端图像处理模块和数据库管理模块。
然后根据需求选择合适的算法和数据结构来实现系统功能。
在Java平台上，可以利用Spring框架来搭建系统的后端服务，并结合深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现字符识别功能。
4. 系统优化与性能提升为了提高智能车牌识别系统的性能和准确率，可以从以下几个方面进行优化：算法优化：不断改进字符分割和字符识别算法，提高系统对各种复杂场景下车牌的识别准确率。
硬件优化：采用高性能的GPU加速计算卡来提升系统运行速度。
数据增强：通过数据增强技术扩充训练数据集，提高模型泛化能力。
车牌识别系统的设计说明
车牌识别系统的设计一、摘要:随着图形图像技术的发展，车牌识别技术的准确率越来越高，识别速度越来越快。
无论哪种车牌识别系统，都是由触发器、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成。
车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。
触发模块负责在车辆到达适当位置时给出触发信号并控制抓拍。
辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同光照条件下都能拍摄出高质量的图像。
图像预处理程序处理捕获的图像，去除噪声，并调整参数。
然后通过车牌定位、字符识别，最后输出识别结果。
二、设计的目的和意义:设计目的:1.让学生巩固理论课所学知识，理论联系实际。
2.锻炼学生的实践能力，激发学生的研究潜力，提高学生的合作精神。
设计意义:车牌定位系统的目的是正确获取整个图像中的车牌区域，识别车牌号码。
通过设计和实现车牌识别系统，可以提高学生分析问题和解决问题的能力，也可以培养他们的科研能力。
三、设计原则:自动车牌识别是一种利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌和车牌颜色的模式识别技术。
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、车牌识别处理器等。
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。
有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，称为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集和车牌识别。
当车辆检测部分检测到车辆的到达时，它触发图像获取单元获取当前视频图像。
车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌的位置，然后分割车牌中的字符进行识别，然后形成车牌输出。
四、详细的设计步骤:1.提出总体设计方案:车牌，颜色识别为了识别牌照，需要执行以下基本步骤:A.车牌定位，定位图片中的车牌位置；B.车牌字符分割，将车牌中的字符分离出来；C.车牌字符识别，对分割出来的字符进行识别，最终形成车牌。
在车牌识别过程中，车牌颜色的识别是基于不同的算法，可能在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别配合验证。
车牌识别系统的设计说明
车牌识别系统的设计说明设计说明：车牌识别系统一、引言车牌识别系统是一种能够自动识别车辆车牌号码并进行处理的技术系统。
它可以应用于车辆管理、交通监控、智能停车场等领域，具有识别速度快、准确率高等优点。
本文将对车牌识别系统的设计进行说明，包括系统架构、核心算法、数据处理流程、性能评估等方面。
二、系统架构1.图像采集模块：负责从摄像头或者其他设备中获取车辆图像或视频流。
2.图像预处理模块：对获取的图像进行处理，包括图像增强、去噪、尺寸归一化等。
3.车牌定位模块：通过图像处理算法对车辆图像进行处理，从而定位出图像中的车牌位置。
4.字符分割模块：将定位出的车牌图像进行分割，得到每个字符图像。
5.字符识别模块：对分割出的字符图像进行识别，得到车牌号码。
6.数据处理模块：对识别出的车牌号码进行处理，可以存储到数据库或者进行其他后续处理。
三、核心算法1.车牌定位算法：车牌定位是整个识别过程的关键步骤，常用的方法包括颜色定位、形状定位以及混合定位等。
其中，颜色定位使用颜色特征区分车牌与背景，形状定位使用形状特征匹配车牌区域，混合定位则是结合颜色和形状特征进行定位。
2.字符分割算法：字符分割是将车牌图像中的字符区域分割出来的过程，常用的方法包括垂直边缘检测、投影法、连通区域划分等。
这些方法可以通过对像素点进行分析，确定字符之间的间隔和边界，实现字符的准确分割。
3.字符识别算法：字符识别是根据字符图像的特征进行匹配与识别的过程，常用的方法包括模板匹配、神经网络、支持向量机等。
这些方法可以通过建立字符特征库，并将输入的字符图像与特征库进行比对，从而获得识别结果。
四、数据处理流程1.图像采集：从摄像头或者其他设备中获取车辆图像或视频流。
2.图像预处理：对获取的图像进行处理，包括图像增强、去噪、尺寸归一化等。
3.车牌定位：通过图像处理算法对车辆图像进行处理，从而定位出图像中的车牌位置。
4.字符分割：将定位出的车牌图像进行分割，得到每个字符图像。
车牌识别智慧云系统设计方案 (2)
车牌识别智慧云系统设计方案车牌识别智慧云系统是一种基于云计算和人工智能技术的智能交通管理系统。
它可以通过摄像头快速、准确地识别和记录车辆的车牌信息，并将相关数据上传到云端服务器进行处理和存储。
以下是车牌识别智慧云系统的设计方案。
1. 系统架构车牌识别智慧云系统主要包括三个部分：车辆识别摄像头、云端服务器和管理平台。
车辆识别摄像头：部署在适当的位置，通过高清摄像头和车牌识别算法，实时采集车辆的图片，并进行车牌识别。
识别成功后，将车牌号码和抓拍图像发送到云端服务器。
云端服务器：通过云计算技术，提供强大的计算和存储能力，负责接收和处理车牌识别摄像头发送的数据。
服务器端应具备高性能的识别算法，能够快速、准确地识别车辆的车牌号码，并将识别结果进行存储和分析。
管理平台：提供用户界面，用于用户对系统进行管理和监控。
管理平台可以通过Web页面或移动应用程序进行访问，用户可以查看识别结果、设置参数、导出报表等。
2. 识别算法车牌识别智慧云系统的核心在于车牌识别算法。
目前，常用的车牌识别算法主要包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和模板匹配等。
根据实际需要，可以选择适用的算法进行车牌识别。
为了提高识别准确率，可以采取以下措施：- 数据增强：通过对训练数据进行旋转、缩放、裁剪等操作，扩充训练集，提高模型的泛化能力。
- 多尺度识别：对不同尺寸的车牌进行识别，提高适应性。
- 多模型融合：使用多个不同的识别模型，将它们的结果进行融合，提高整体识别准确率。
3. 数据传输与存储车牌识别摄像头将识别结果实时传输到云端服务器。
传输方式可以采用HTTP、MQTT等协议。
为了保证数据的安全性和稳定性，可以使用SSL加密和压缩算法对数据进行保护和压缩。
识别结果和图片数据将存储在云端服务器上。
可以采用分布式存储系统，如Hadoop、HBase等，来存储和管理大量的数据。
同时，需要建立索引和数据备份机制，以方便对数据进行查询和恢复。
2024年小区车牌识别系统解决方案(2篇)
2024年小区车牌识别系统解决方案随着城市化进程的不断加快，小区车辆管理成为了一个不容忽视的问题。
为了提高小区车辆管理的效率和安全性，我们可以引入车牌识别技术，建立一个智能化的小区车牌识别系统。
一、系统架构设计系统主要由以下几个模块组成：车牌识别模块、数据库模块、云平台模块、用户端模块。
1. 车牌识别模块：利用深度学习技术，对进入小区的车辆进行车牌的识别与抓拍。
可以采用高清摄像头，通过图像处理和特征提取，将车牌信息提取出来。
2. 数据库模块：存储车辆的相关信息，包括车牌号、车辆所有者、车辆型号、入住日期等。
通过对信息的分类、整理和管理，实现车辆信息的高效查询。
3. 云平台模块：通过云计算技术，将车牌识别和数据管理的服务部署在云端，提供更高效的计算和存储能力。
同时，可以实现多地点的数据同步和共享，方便小区管理部门进行信息管理和查询。
4. 用户端模块：通过手机APP等方式，为小区居民提供一个方便的接口，可以查询自己车辆的相关信息，如进出小区的记录、违规情况等。
同时，也可以预约访客车辆的进入，提前做好安排。
二、系统功能设计1. 车辆进出管理：当车辆进入小区时，系统能够自动识别车牌，并将车牌信息与小区车辆数据库进行匹配和验证。
只有合法车辆才能进入小区，提高小区的安全性。
2. 车辆违规报警：当系统发现有非法车辆进入或者有车辆违规行为时，会自动发出报警信号，提醒小区管理人员做出相应的处理。
3. 车辆信息查询：小区居民可以通过用户端模块，查询自己车辆的相关信息，如车辆进出小区的记录、停车位信息等。
同时，也能查询其他车辆的信息，方便邻里间的交流和联系。
4. 车辆预约管理：通过用户端模块，小区居民可以提前预约访客车辆的进入，同时也可以设置停放时间和地点，方便小区的管理和安排。
5. 数据统计分析：系统可以对车辆进出小区的记录进行汇总和分析，生成相关的报表和统计图表，为小区管理人员提供更详细的数据支持。
可以帮助管理人员更好地了解小区车辆的情况，进行决策和规划。
- 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)。
１ 引 言
Ｉ鲨兰 兰 竺
窭 广—一 ｌ数 据管
理
智 能车牌识别 系统是 一 种用 来对 车辆 自动监
辆 静 全态 部连 数接 据车
测 和 自动识别 的系统 ， 能在不需要 人 的干 预下 自 它
动对 汽车车 牌进行 识别 ， 本 单位 的汽 车通 过 ， 让 对
非本 单位 的汽车可 拒 之 门外 ， 可 以追 加 学 习 ， 还 识
第 ２ ｌ卷第 ５期 ２０ ０ ８年 １ ０月
高等 函授 学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｇ ｅ ｒｅ ｐ ｎ ｅ ｃ ｕ ａ ｉｎ Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｓ ｏ ｒ ａ ｆＨｉｈ ｒＣｏ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｅＥｄ ｃ ｔ （ ｔ ｒ ｌＳ ｉｎ ｅ ） ｏ
Ｖ ｏ． １Ｎ Ｏ ５ Ｉ２ ． Ｏｃｏ ｅ ０ ８ ｔ ｂ ｒ２ ０
、Ｐｌ … ｈ ｊ 一 ｅ ｒ 、Ｐ 一 ｅ ｆ ｈ ｌ“ ｌ ～ ｈ ｌ （｝ — １ １ Ｉ 『 、Ｐ ｌ １ ｉ １ Ｉ ｒ 一【Ｉ㈣ Ｌ
、ｅ Ｉ ＿ 一ⅢⅢ Ｉｌ 、 ｌ ｔＩ ｌ Ｉ ＿ — ｒ
ｈ 【 Ｉ “ ｖ Ｉ Ｉａ ｒ Ｉ ‘ Ｉ； １ Ｉ
设计 的 ， 以对 内部车辆 的具体数 据进行 录入 和修 可 改 ， 车辆 出入大 门情 况进 行 记 录 ， 异 常 情 况 和 对 对
误 报情况进 行特殊处理 ， 有查询 结果 可 由打印机 所
人机交互
囊 奎 ｌ Ｅ
ｌ Ｉ本地图象库 Ｉ Ｉ 系 ｌ 统忙查询
图 １ 软 件 系统 处 理 的 数 据 流
・
学 术 经纬 ・
车牌 识别 系统 中数 据库 的分 析 与 设 计
刘 庆 祥
（ 江 大 学 电信 学 院 ， 北 荆 州 ４ ０ ２ ） 长 湖 ３ ２ ３
摘 要 ： 过 对 车 牌 自动 识 别 系统 中软 件 系统 数 据 处理 的 分析 ． 细介 绍 了 系统 数 据 库 管 理 通 详 的设 计 要 求 和 方 法 。 系统 具 有 管 理 速 度 快 、 确 度 高 、 本 底 等 特 点 ， 用 于 停 车 场 、 费站 、 通 准 成 可 收 交
路 口等 场 所 。
关 键 词 ： 件 数 据 流 ；网络 拓 扑 结 构 ；数 据 记 录表 ；数 据 库 管理 软
中 图分 类 号 ： ７ Ｏ１ １ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ６ ７ ５ （０ ８０ — ０ １ — ０ １０ — ３ ３ ２ ０ ） ５ ０１ ２
中断查询
输出， 能为用 户提供友好 的车牌数 据管理界 面 。 ２ 软件 系统 数据 处理 的分 析 车牌 自动 识别 系统 的软 件部 分需 要处 理 的数 据 较 多 。 １ 示 了软件 系统 处 理 的数据 流 ， 图 显 以作 为软件 系统 处 理结 构设 计 的依据 。 软件 系统 数 据 处 理 主要 分 为 四个模 块 ： 图象 数 据 采集 子系 统 、 车牌定 位 和字 符切 割子 系统 、 车
ｌＨ 、２ ｌ ｌ
Ｖｏ ． １ＮＯ ５ Ｉ２ ．
Ｏｃ ｏ ｅ ０ ８ ｔ ｂ ｒ２ Ｏ
３ 对 建 立 系统 数 据 库 的 要 求
ｌ ， ｆｒ “ ｉ ｆ ， 一 ， ，ｅ ｒ ｆ／
Ｆ ｈ ｅ “ｒ ｅ ， ｌ ｆ
建立 系统数 据库 的主要 目的是 为前端 识 别系
可 以 由软 件 和硬件 共 同实 现 。 件 实 现 较 硬 件 实 软
牌 字 符识 别子 系统 和 数 据 库 管 理 子 系 统 ， 作 用 其
如下 ：
１ ）图象 数据 采集 子 系统 用 来 获 得 正 面清 晰 、
对 比度 、 度 比较适 中的车辆 及 其背 景 图象数 据 ， 亮
繁 识 蒙Ｕ 别
限 连ｌ 时新 罄 爱 Ｉ 定更 ｌ 码 霉 库
据许车 ｌ ＝＝＝ 数及接 卜＝ ＝＝＝＝ 数 Ｉ 据
别新 添加 的车辆 。 该系统 由图象获 取 、 图象分 割 、 车
牌定 位 、 字符识 别 、 数据库 管理等几 部分 组成 。 系统
数据 库是为 前端 识别 系统 提供 数 据 查询 和 匹 配而
… ‘ Ｉ ｌ ｒ ａ … （ ｌｒ ＿ ｄ
．
Ｖ ｌｌ ｌ ｒ ｌ— Ｉ ｝ ｕ¨ ～Ｐ ｌ Ｉ Ｐ ｔｆ Ｐ ｉ １Ｆ Ｉ ｔｈ ｔ ａ
这 是 图象 处理 的前 提 。 ’
现 的成本 低 ， 速 度较 慢 ， 但 系统 的实 时性 对 系统 的
硬件 平 台依赖 较 大 ， 以根 据 具 体 的实 际 需 要来 可
选择 。
收 稿 日期 ： ０ ８ ０ — ２ ． ２０ — ５ ５ 作者简介 ： 庆 祥（９８ ）男 ， 北荆门市人 。 刘 １４ － 。 湖 教授 ， 主 要 从 事 模 式 识 别 与 图像 处 理 的 研 究 ． 现
第 ２ 卷 第 ５期 １
２０ ０ ８年 ｌ ０月
高等 函授学 报 （ 自然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＨｉｈ ｒＣｏ ｒ ｓ 。 ｄ ｎ ｅ Ｅｄ ｃ ｔ ｎ Ｎａ ｕ ａ Ｓ ｉｎ ｅ ） ｏ ｒ ａ ｇ ｅ ｒｅ ｐ ｎ ｅ ｃ ｕ ａ ｉ （ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ｓ ｏ ｏ
２ ）车牌 定位 和字 符 切割 数 据 子 系 统 ， 清 晰 从 图象 中定 位车 牌并 切割 出车牌 字符 。
３ ）车牌 字 符 识 别 子 系 统 由神 经 网络 学 习 和
识 别 出字 符信 息 。
４ ）数据 库 管 理 子 系 统 提 供 车 辆 相 关 的信 息
供 车牌 识 别子 系统 进 行 查 询 和 匹配 ， 为用 户提 并 供 管理 功 能 。 其 中二 、 三两个 子 系统 可 以 由纯软 件实 现 ， 也