基于labview的车牌识别停车系统设计
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为智能交通系统的重要组成部分。
车牌识别技术能够有效地对车辆进行身份识别、交通监控、违法查处等，对于提高交通管理效率和保障交通安全具有重要意义。
本文将基于MATLAB平台，对车牌识别系统进行深入研究。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要由图像采集、预处理、特征提取和识别四个部分组成。
首先通过摄像头等设备采集包含车牌的图像，然后对图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作，使车牌图像更加清晰。
接着，通过特征提取算法提取出车牌上的字符特征，最后通过识别算法对字符进行识别，实现车牌号码的识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB是一种强大的数学计算软件，具有强大的图像处理和机器学习功能，非常适合用于车牌识别系统的研究和开发。
在车牌识别系统中，MATLAB可以用于图像预处理、特征提取和识别等各个环节。
1. 图像预处理在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的各种函数对车牌图像进行预处理。
例如，可以使用imread函数读取图像，使用imnoise函数添加噪声模拟实际环境中的干扰，使用gray2ind 函数进行图像二值化等。
此外，MATLAB还提供了许多滤波器和边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子等，可以用于去除图像中的噪声和增强边缘信息。
2. 特征提取特征提取是车牌识别系统中的关键环节。
在MATLAB中，可以使用各种算法对车牌图像进行特征提取。
例如，可以使用投影法、连通域法等算法对车牌字符进行分割和定位，然后使用模板匹配、神经网络等算法对字符进行特征提取和分类。
此外，MATLAB还提供了许多机器学习算法，如支持向量机、决策树等，可以用于训练和优化车牌识别模型。
3. 识别算法在特征提取后，需要使用识别算法对字符进行识别。
在MATLAB中，可以使用各种分类器对字符进行识别。
例如，可以使用最近邻分类器、贝叶斯分类器等基于统计的分类器，也可以使用神经网络、支持向量机等基于机器学习的分类器。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别（License Plate Recognition，简称LPR）系统是一种智能化的图像识别系统，被广泛应用于公安交通、车辆管理等重要领域。
其作用是通过识别和读取车牌号码信息，提高车辆管理和安全控制的效率和精度。
本文将基于MATLAB软件平台，对车牌识别系统进行深入研究，并探讨其应用前景。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等四个主要步骤。
其中，图像预处理是提高图像质量、去除噪声和增强图像特征的重要环节；车牌定位则是通过图像处理技术，将车牌从复杂背景中提取出来；字符分割则是将车牌上的字符进行分割，以便于后续的字符识别；字符识别则是通过机器学习、深度学习等技术，对分割后的字符进行分类和识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB是一种强大的数学计算软件，具有强大的图像处理和机器学习功能。
在车牌识别系统中，MATLAB可以用于图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的全过程。
1. 图像预处理在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的各种滤波器、直方图均衡化等技术，对图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高图像质量和特征提取的准确性。
2. 车牌定位MATLAB中提供了多种图像处理算法，如边缘检测、形态学处理等，可以用于车牌的定位。
通过这些算法，可以从复杂的背景中提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。
3. 字符分割在MATLAB中，可以通过投影法、连通域法等算法，对车牌区域进行字符分割。
这些算法可以有效地将车牌上的字符进行分割，为后续的字符识别提供方便。
4. 字符识别MATLAB中集成了多种机器学习和深度学习算法，可以用于字符的分类和识别。
通过训练分类器或神经网络等模型，可以对分割后的字符进行准确的分类和识别。
四、实验结果与分析本文通过实验验证了基于MATLAB的车牌识别系统的有效性和准确性。
基于Labview Vision的车牌识别方案的研究
科菽.傕济•市杨技术平台基于Labview Vision的车牌识别方案的研究管宇（南京交通职业技术学院电子信息工程学院，江苏南京211188）摘要：随着智能交通业的发展和5G时代车联网的普及，对车辆车牌的识别显得尤为重要。
通过车牌识别，能够让交通部门迅速掌握车辆的运行情况，高效实行车辆管制，还可以方便停车场实现车辆自动记录，减少车辆进出停车场的等待时间。
采用Labview Vision软件和PC机对车牌识别方案进行了研究，自行设计了车牌识别的虚拟仪器，并验证了方案的可行性。
关键词：虚拟仪器；图像处理；车牌识别0引言在当代智能交通、安全出行的大背景下，交通部门能够通过车牌识别，及时了解车辆的信息，提高交通管理效率。
通过自动车牌识别，能让汽车在进出小区或者进出停车场时,减少等待时间。
因此，设计一款高效的车牌识别系统有很强的实用性。
本文提出了一种基于Labview Vision的车牌识别方案，自行开发了车牌识别虚拟仪器。
首先进行开发环境的介绍，然后重点提出一种可行性设计方案。
分别从样本文件的产生、车牌图像的预处理和车牌的识别与显示这三个模块加以阐述，在分析过程中，给出详细设计过程、功能描述以及验证结果。
1开发环境与函数库Labview Vision软件中有视觉助手,方便辅助进行样本文本的建立和图片处理。
视觉函数库由三大组成单元，分别是视觉单元、图像处理单元和机器视觉单元。
视觉单元能够进行图像和文件的读和写、参数设定、各种信息的读取、窗口的属性调整，可以为关注区域提供绘图工具，并获得图像上选中区域的信息。
图像处理单元包括分析模块、滤波模块和处理模块。
分析模块能够在任意维度上检测分析灰度和二值图像信息，图像滤波能有效提升图像的质量和清晰度，处理模块可以对黑白或彩色图像进行操作。
机器视觉单元包含光学字符识别模块、设备读取模块以及视觉获取模块等。
光学字符识别模块简称OCR,能够进行图像区域的检验，设备读取模块用于快速条形码、二维码的信息读取，视觉获取模块可以获取来自外设的信息。
电子教案《基于LabVIEW的应用程序设计》(李晴 钱声强)ppt KC10122002-c01-简易停车场管理系统硬件设计
串口通讯协议
停车场 管理
• 波特率19200bps，8位数据位，1位起始位，1位停止位，无校验。 • 命令帧格式：
• //(第一字节10代表帧头) • //(第二字节代表机器地址) • //(第三字节发送时是命令;返回时是数据长度)
5
读/写机器号
停车场 管理
• 读机器地址(GetMacNo)
发送命令： 10 FF
04
46 61 69 6C (‘Fail’)
With UID
发送命令： 10 FF 72 (‘r’) UID (8byte)
正确返回： 10 FF 05
加锁状态 (1byte)
错误返回: 10 FF 04
46 61 69 6C (‘Fail’)
block number (1byte) BlockData (4byte)
蜂鸣器BELL控制
9
读块
停车场 管理
• 读取一个Block (Read a block) Without UID
发送命令： 10 FF 正确返回： 10 FF 错误返回: 10 FF
52 (‘R’) block number (1byte)
05
加锁状态 (1byte) BlockData (4byte)
Without UID
发送命令： 10 FF 4C (‘L’) block number (1byte)
正确返回： 10 FF 04
44 6F 6E 65 (‘Done’)
错误返回: 10 FF 04
46 61 69 6C (‘Fail’)
With UID
发送命令： 10 FF 正确返回： 10 FF 错误返回: 10 FF
6C (‘l’) 04 04
基于labview的车牌识别
字符识别处理
在进行字符识别前,需要对要识别的字符进行 训练,作一个标准的字符集。字符训练的目的是使 随后的读程序能识别其它图象中的相同字符。在本 系统中,使用OCR Training Interface 完成字符的训练 该接口主要完成训练和编辑字符两个过程。在 训练字符时,通过相应的阈值分割、指定的感兴趣区 域和调节字符间距等操作,完成单个字符的分割,纠 正不正确的字符。通过编辑字符,完成字符集的制 作。制作字符集后 ,用OCR 函数创建的机器视觉程序来读 字符。 右图为字符训练和读取程序框图
系统工作原理图如右图所示
系统工作流程
图像预处理程序对获取的车牌图像进行滤波、 边界增强、灰度化等处理,以便进行后续的处理。 车牌定位模块从处理后的图像中找到车牌区域的位置并进行 标记,将车牌区域从复杂的背景中分割出来,它是车 牌字符识别的前提,也是车牌识别的关键技术。 字符分割是将已提取出的车牌区域分割成单个的字符。字符 识别模块是车牌识别系统的核心模块之一,其算法的优劣直接影 响到系统识别率的高低。在字符识别过程中,由于实际使用条件 存在诸多干扰因素,这些对识别算法提出了很高的要求。
可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数 可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数
2.识别速度
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的 要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才 能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实 时要求而毫无实用意义
3.后台管理
后台管理的功能包括：识别结果和车辆图像数据的可靠存储；有 效的自动比对和查询技术；对于联网运行，还需要提供实时通信 、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件 参数设置、系统故障诊断。
基于LabVIEW图像法车牌智能识别系统
基于LabVIEW图像法车牌智能识别系统王党树;王新霞【摘要】车辆牌照自动识别是实现交通管理智能化的重要环节,设计中利用图像采集卡对经过的车辆车牌进行图像采集并传送至计算机,采用美国NI公司LabVIEW 软件,实现图像预处理、图像去噪以及图像增强等功能;然后根据车牌颜色特征对其准确定位,采用阈值法分割车牌字符;最后由OCR函数来识别字符,识别结果保存至相应数据中,可以进行相应的违章、违规智能交通管理,经实验该系统成功实现车牌识别识别率达99％.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2015(023)008【总页数】4页(P2871-2874)【关键词】车牌识别;LabVIEW;视觉开发模块【作者】王党树;王新霞【作者单位】西安科技大学电气与控制工程学院,西安710054;西安科技大学理学院,西安710054【正文语种】中文【中图分类】TM206智能化交通系统（intelligent transportation system，ITS）是一种准确、高效并且实时性很强的交通运输管理系统，该系统的搭建需要综合运用通讯、信息、控制、传感、计算机等各个方面的技术［1］。
其中汽车牌照识别技术［2］（license plate recognition system，IPRS）是智能交通系统研究较为重要的领域，也是当今社会的热门研究课题，其主要的应用场所有：停车场、公路自动收费站、居民小区等。
而车辆牌照中的车牌号码是车辆身份信息的唯一标志，车牌信息的自动识别是实现交通管理系统智能化的前提。
车牌识别系统是一个集图像处理、模式识别等的高度智能化集成体系，其硬件主要由CCD摄像机、PCI图像采集卡和计算机构成，系统方案原理如图1所示。
当有车辆经过传感器时，传感器将产生电信号并传至PCI数据采集卡，采集卡进行数据采集，再将采集到的车辆图像信息传输到计算机上。
计算机对接收的图像预处理，图像处理后通过适当算法将图像中车牌区域定位出来，若欲对车牌进行识别还需将所定位出的车牌上的字符与其背景进行分割，提取车牌字符，最后经过字符识别处理达到车牌智能识别的功能。
基于labview的车牌识别
字符识别处理
下图为字符识别的流程图
识别结果
如右图图GUI所示，系统 界面主要分为四大部分。 最左为所选车牌原图像， 右上为车牌定位后的图像， 右中为车牌分割后的车牌 图像，右下为系统识别的 车牌号码。
软件演示
系统的技术指标
1. 识别率
自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
识别流程图
图像预处理
预处理流程为：先选取一张图片，然后进行读取操作， 重新定义图像大小然后进行灰度化，提取绿色分量，然后 输出到下一帧。这一步骤可以大幅度地改进和完善车辆图 像，尤其是车牌区域的图像清晰度，能够更好的识别图像 。 灰度化：彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储 上开销很大，而且在 处理上也会降低系统的执行速度。由 预处理流程为：先选取一张图片，然后进行读取操作，重新定义图像大小 然后进行灰度化，提取绿色分量，然后输出到下一帧。这一步骤可以大幅 于图 像的每 个 象素都具有三个 不同的颜 色分t，存在许 多 度地改进和完善车辆图像，尤其是车牌区域的图像清晰度，能够更好的识 与识别无关 的信息，不便于进一步的识别工作，因此在对 别图像。 图像进行识别等处理中 经常将彩色图像转变为灰度 图像，以加快处理速度。
车牌定位处理和labview与matlab混合编程
图像经过二值化后，就可以进行车牌定位。通过对比原始 图片，我们可以发现二值化后的图像已经很接近正确的车 牌位置了，因此后期处理将通过这张图来找出车牌位置。 LabVIEW集成了大量图形界面的模板,自身功能强大,在 测试与测量、过程控制与处理、科学研究和分析等方面有 广泛的应用。但是,在实际应用中,对于一些需要进行大量数 据运算处理的复杂应用,LabVIEW并不能很好的满足系统 对运算速度等方面的要求。 Matlab是一种功能强、效率高、简单易学的数学软件,有 可靠的数值计算和符号计算功能、强大的绘图功能、简单 易学的语言体系以及为数众多的应用工具。用LabVIEW 与Matlab之间的混合编程,在功能上互补,具有实用价值。
基于LabVIEW的HSI颜色空间和数学形态学车牌识别系统
长宽比为 ３．１４。设 粒 子 的 长 宽 之 比 为 Ｆ，则 Ｆ∈ 候，图像的处理效果较好。
［２．５，４］，利 用 Ｆ值 将 车 牌 提 取 出 来。 同 时 将 图
ｃ． 在 经 过 上 述 的 处 理 后 ，当 图 片 拍 摄 的 效 果
片的位置信息输送出去。
不 是 很 好 时，用 ＬａｂＶＩＥＷ 工 具 包 中 的 ＩＭＡＱ
图 １ 车牌识别系统处理过程 ２ 车 牌 定 位 算 法 验 证
车牌定位是指根据车牌的特征来对车牌的位 置进行有效的定位。车牌定位的准确性直接影响 到后续的处理过程。由于车牌最明显的特征是车 牌的颜色，所 以 基 于 颜 色 的 定 位 是 最 简 单 的。 在 ＮＩＶｉｓｉｏｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅ中，有 ＲＧＢ、ＨＳＶ、 ＨＳＢ及 ＨＳＩ等色彩 空 间。 由 于 ＨＳＩ空 间 中 色 调、 饱和度和灰度三 者 互 相 独 立，而 ＲＧＢ空 间 由 于 ３ 个分量之间相 互 联 系，其 中 任 何 一 个 的 改 变 都 会 导致 另 外 两 个 需 要 跟 着 改 变，所 以 采 用 ＨＳＩ作 为 提取车 牌 的 颜 色 空 间。 ＲＧＢ颜 色 空 间 转 到 ＨＳＩ
随 着 汽 车 年 销 售 量 的 快 速 增 长，智 能 交 通 系 统显现出越来越重要的作 用。车 牌 识 别 系 统 （Ｌｉ ｃｅｎｓｅＰｌａｔｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＬＰＲ）作 为 智 能 交 通 系 统 的首个环节，广 泛 应 用 于 封 闭 小 区 车 辆 出 入 的 管 理、高速公路车 辆 实 时 监 控 及 智 能 化 停 车 库 等 方 面 。 ［１］
ａ．将含有车牌的图片从 ＲＧＢ颜色空间转到
当对车牌进行 完 定 位 之 后，为 了 提 高 车 牌 识
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本科毕业（设计）论文题目基于LABVIEW的车牌识别停车系统设计学院机械工程学院专业测控技术与仪器学生姓名学号年级2012指导教师职称2016年4 月25 日基于LABVIEW的车牌识别停车系统设计摘要：随着停车场的管理系统对网络化、智能化要求越来越高，传统的基于I C卡技术的停车场管理系统已经不再满足要求了。
在此背景下，本文提出一种基于LABVIEW的车牌识别停车系统的设计方案。
本系统基于NI VISION视觉开发模块进行车牌识别算法设计，车牌识别算法主要由图像预处理、车牌区域的定位、车牌的识别三大部分组成。
对需要识别的图像的具体处理过程分为：读取、大小归一化、车牌倾斜校正、车牌区域初步定位并剪切提取、大小再归一化、剪切去掉提取出的车牌边框、二值化、OCR训练、OCR识别9个步骤。
车牌区域的定位是实现车牌识别算法的最关键步骤，本设计主要采用HSL模式下颜色阈值及形态学处理来实现的。
车牌识别算法采用的是模板匹配法，是通过LABVIEW的视觉助手的OCR功能实现的。
在此进出上进一步设计停车管理系统，主要使用LABSQL，并配合SQL指令来进行开发的。
实现了车辆进出门禁的自动识别、登记、计费。
其中对零时停车按时计费，对包月车辆不收费。
对150个实际采集样本测试，车牌区域定位成功140个，完全识别出125个车牌，测试识别率为83.3%。
关键词：LABVIEW 车牌识别停车场管理视觉助手LABSQLLicense plate recognition and Parking management systembased on graphics designSpecialty：The measurement and control technology and instrumentStudent Number：201210114112Student：Zeng Xingyu Supervisor：Cheng YueAbstract:As the parking lot management system of network, the software demand is higher and higher, the traditional parking lot management system based on the technology of I C card is no longer meet the requirements.In this background, this paper proposes a design scheme of license plate recognition system based on LABVIEW The design of parking management system is mainly used LABSQL, and cooperate with the development of SQL commands.The vehicle in and out of the door can be automatically identification, registration, billing.Monthly vehicle for temporary parking pricing, on time in case of no charge.This system based on NI VISION development module for license plate recognition algorithm design VISION, license plate recognition algorithm is mainly composed of the positioning of the image preprocessing, license plate area, the license plate recognition of three parts.The images of the need to identify the specific process is divided into: read, size normalization, license plate tilt correction, preliminary localization and shear plate region extraction, size normalization, shear off again to extract the license plate frame, binarization, OCR training, OCR nine steps.Locate license plate area is the most key step of license plate recognition algorithm, this design mainly adopts an HSL color mode threshold and morphological processing.License plate recognition algorithm is used in the template matching method, is through the implementation of the LABVIEW visual aide OCR function.In and out on the further design of parking management system, the main use LABSQL, and cooperate with the development of SQL commands.The vehicle in and out of the door can be automatically identification, registration, billing.Monthly vehicle for temporary parking pricing, on time in case of no charge.To test 150 samples, the license plate localization success 148, totally identified 125 plates, test the recognition rate is 83.3%. Keywords:Vehicle license plate recognition Management of parking lot Vision Assistant LBSQL目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 涉及热门研究领域现状 (1)1.2.1 车牌识别研究现状 (1)1.2.2 机器视觉研究现状 (2)1.3 主要研究内容 (2)第2章系统总体设计 (3)2.1 车牌识别原理概述 (3)2.2 设计方案 (4)2.2.1 开发平台选择 (4)2.2.2 车牌识别设计方案 (5)2.3 相关软件简介 (6)2.3.1 LABVIEW简介 (6)2.3.2 NI视觉开发模块简介 (7)第3章车牌识别程序设计 (8)3.1 图像读取与简单预处理 (8)3.2 车牌区域定位剪切 (8)3.2.1 车牌的倾斜校正 (9)3.2.2 车牌的初步定位剪切 (11)3.2.3 车牌剪切去掉边框 (13)3.3 车牌二值化处理 (13)3.4 车牌识别 (14)3.4.1 建立字符识别库 (14)3.4.2 车牌识别结果 (15)第4章停车管理系统程序设计 (16)4.1 LABSQL (16)4.1.1 LABSQL简介 (16)4.1.2 LABSQL安装与配置 (16)4.2 SQL（结构化查询语言） (18)4.2.1 SQL简介 (18)4.2.2 SQL基本指令【6】 (18)4.3 停车管理系统主程序 (20)4.3.1主程序流程图 (20)4.3.2主程序前面板 (21)4.4 停车管理系统子程序框图 (25)4.4.1 读取数据库新VI (25)4.4.2 包月信息库VI (26)4.4.3 门禁信息库VI (26)4.4.4 包月车辆进入门禁 (27)4.4.5 非包月车辆进入门禁 (28)4.4.6 车辆离开门禁 (29)第5章测试结果与分析 (32)5.1 车牌识别普遍性测试 (32)5.1.1 反复训练识别的图像的测试： (32)5.1.2 不训练直接识别图像测试： (33)5.2 车牌识别算法测试结果分析： (35)5.2.1车牌定位效果分析 (35)5.2.2 车牌识别效果分析 (35)5.3 车牌识别停车系统测试 (36)第6章总结 (37)6.1 心得与体会 (37)6.2 不足与展望 (37)参考文献 (39)致谢 (40)第1章绪论1.1 研究背景及意义随着停车场的管理系统对网络化、智能化要求越来越高，传统停车场的管理系统已经不再满足要求了。
传统的停车场的管理主要通过给进入车场的车辆分发IC卡，记录车辆进出时间，作为计费的主要依据，不管是固定车辆还是临时车辆，进出停车场都必须在出入口停车刷卡后，才能进出停车场，在车辆出入繁忙的时段，这种管理方式往往造成塞车的现象，耽误车主宝贵的时间。
针对以上现象，利用车牌识别技术取代传统的IC卡技术，解决车辆进出时必须停下刷卡而造成的停车场进出口塞车现象，是非常有必要的。
车牌识别停车场系统有如下优点：作为车主，免去刷卡、丢卡、损坏卡的麻烦。
作为管理方，免去安装IC读卡器及维护的麻烦、省去卡片的费用、杜绝一卡多用、免掉发卡的麻烦、充值延期等。
操作简单、系统升级不用换硬件了、并可以与公安部门的报警系统联动等等。
因此进行基于车牌识别的智能停车管理系统的研究是十分重要的。
1.2 涉及热门研究领域现状1.2.1 车牌识别研究现状国内有大量的学者从事这方面研究，提出了很多新颖快速的算法。
中国科学院自动化研究所的刘智勇等开发的系统，在一个样本容量为3180的样本中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果；南京大学的熊军等提出了基于字符纹理特征的定位算法，准确率达95%【1】。
华中科技大学的陈振学等学者提出了一种新的车牌图像字符分割与识别算法，使用一维循环清零法，通过对垂直投影图进行一次扫描，有效的清除了杂点和间隔符，正确分割率达到了96.8%。