车牌识别系统毕业论文
车牌识别系统毕业设计
摘要车牌识别系统是智能交通系统中不可或缺的核心组成部分。
是图像处理和模式识别技术研究的热点，应用也越来越普遍。
本次毕业设计所研究的车牌识别系统可广泛应用于交通监控、公路收费、停车收费、汽车防盗、违章管理中。
汽车牌照识别系统涉及的核心技术主要包括汽车牌照定位、汽车牌照分割和汽车牌照字符识别技术。
本文对这些技术及所涉及的算法做了详细的论述，并对部分算法做了改进。
汽车牌照定位：在本次设计的系统中对车牌定位的算法包括三个过程，即颜色识别、形状识别、纹理识别。
先通过颜色识别来初步确定车牌的所在区域，再结合车牌的形状特征以及纹理特征精确定位。
汽车牌照字符分割：分割算法就是以识别汽车牌照内字符间存在的间距为依据进行分割，得到单个的字符。
汽车牌照字符识别：本文通过使用模板匹配法，将待识别字符经分割归一化成模板字体的大小，将它输入字符识别模块进行匹配，从而识别出车牌中的汉字，字母以及数字。
关键词：车牌识别；汽车牌照定位；字符分割；字符识别AbstractLicense plate recognition system is an integral part of the core component of the Intelligent Transportation Systems. It is a research hotspot of image processing and pattern recognition techniques, applications are increasingly common. The graduation project of the license plate recognition system can be widely used in traffic monitoring, highway fees, parking fees, car alarm, illegal management.Car license plate recognition system involved in core technologies include the vehicle license positioning, car license segmentation and vehicle license plate character recognition technology. Of these technologies and algorithms are discussed in detail, and improvements have been made part of the algorithm.License plate location: license plate location algorithm in the design of the system includes three processes that color recognition, shape recognition, texture recognition. First color recognition to determine the license plate area, combined with the shape feature and texture feature of the license plate precise positioning.License plate character segmentation: segmentation algorithm is based on the spacing between characters identify vehicle license segmentation, a single character.License plate character recognition: This article by using the template matching method will be to identify the characters split normalized to the template font size, enter it in the character recognition module to match, in order to identify the license plate characters, letters and numbers.KeyWords:license plate recognition; license plate location; character segmentation; character recognition1绪论1.1课题背景及意义汽车号牌是国家车辆管理法规定的具有统一式样的带有注册登记编码的号码牌，是识别车辆身份的标识。
本科毕业论文车牌识别管理系统
摘要随着我国道路的迅猛发展，智能交通系统越来越成为现代交通道路管理的强烈需求。
而类区域性的车辆管理更是成为了需求的热点。
不论是小区还是高校，又或则是高速公路的收费站对于车辆管理的智能化都是有着迫切的期望。
本论文研究的主要内容是将高校作为类区域的典型，从高校的安保以及便捷管理出发，设计了一个基于图像识别的车辆管理系统网站。
从网站的功能划分，到网站的重点功能图像识别出发规划出了网站的雏形。
另外为了网站整体的实现，对网站的重点功能车牌识别中的车牌定位编写了一个专门的java程序对车牌识别进行了分析以及实现。
本文所探究的车牌识别，是基于图像识别的大体处理步骤的包括了车牌的定位、分隔、识别。
其中主要是研究车牌的定位，即从图像的灰度、强化边缘最后再到车牌定位。
其中车牌定位后的分割，以及识别，还有与数据库的比对本文并没有涉及。
程序实现结果表明，车牌定位成功效果比较理想，但是还有一些车牌难以定位。
期待根据这个设计做出的智能车辆管理系统。
关键词车辆管理系统图像识别高校安保目录1 前言 (1)1.1 设计背景与意义 (1)1.2 设计目标 (1)2系统开发环境 (2)2.1 系统配置 (2)2.2 图像识别技术简介 (3)2.3 车牌识别技术简介 (3)3 总体设计 (4)4 详细设计 (5)4.1系统功能模块设计 (5)4.2 图像识别功能设计以及实现 (6)4.2.1 灰度化 (6)4.2.2 灰度直方图 (8)4.2.3 图像均衡化 (9)4.2.4 边缘化 (11)4.2.5 找车牌 (13)4.2.6 二值化 (21)4.3 数据库设计 (24)4.4.1 数据库E-R图设计 (24)4.4.2 创建主要数据库 (26)5 运用读取jar包实现车牌号码识别 (27)6 总结与展望 (34)6.1 总结 (34)6.2 展望 (34)致谢 (36)1 前言1.1 设计背景与意义汽车工业产生一百多年来，一直都被当成是工业发达国家的经济指标，在国家的实际成长中发挥着非常重要的作用。
《基于小波分析的车牌识别系统研究》范文
《基于小波分析的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着智能化交通管理系统的快速发展，车牌识别技术已经成为交通监控、智能停车、自动驾驶等众多领域的重要应用。
车牌识别系统通过图像处理技术，自动识别车辆车牌信息，为交通管理提供了极大的便利。
然而，由于车牌图像的复杂性和多变性，如何准确、快速地完成车牌识别任务一直是研究的重点。
本文基于小波分析，对车牌识别系统进行了深入研究，旨在提高车牌识别的准确性和效率。
二、小波分析理论基础小波分析是一种信号处理技术，其基本思想是将信号分解为一系列小波函数的叠加。
小波分析具有多尺度、多分辨率的特点，可以有效地提取信号的局部特征。
在车牌识别系统中，小波分析可以用于图像的预处理、特征提取和噪声抑制等方面。
三、基于小波分析的车牌识别系统设计（一）系统架构设计基于小波分析的车牌识别系统主要由图像预处理、特征提取、车牌定位、字符分割和字符识别等模块组成。
其中，小波分析主要应用于图像预处理和特征提取两个模块。
（二）图像预处理图像预处理是车牌识别系统的关键环节之一。
通过小波分析对图像进行多尺度、多分辨率的分解，可以有效地去除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的信噪比。
同时，小波分析还可以用于图像的边缘检测和轮廓提取，为后续的车牌定位和字符分割提供基础。
（三）特征提取特征提取是车牌识别系统的核心环节之一。
通过小波分析对车牌图像进行特征提取，可以有效地提取出车牌的局部特征和整体特征。
这些特征包括车牌的颜色、形状、纹理等信息，可以为后续的字符识别提供重要的依据。
四、实验与分析为了验证基于小波分析的车牌识别系统的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该系统在复杂多变的交通场景中，能够有效地完成车牌定位、字符分割和字符识别等任务。
同时，该系统还具有较高的准确性和稳定性，可以满足实际应用的需求。
在实验中，我们还对系统的性能进行了详细的分析。
通过对比不同算法的识别率、误识率、运行时间等指标，我们发现基于小波分析的车牌识别系统具有较高的优越性。
汽车车牌识别系统毕业论文(带外文翻译)解析
汽车车牌识别系统---车牌定位子系统的设计与实现摘要汽车车牌识别系统是近几年发展起来的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一。
在车牌自动识别系统中，首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位，这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。
本次毕业设计首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在此基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统，通过编写MATLAB文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。
本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。
关键词：图像采集，图像预处理，边缘检测，二值化，车牌定位ENGLISH SUBJECTABSTRACTThe subject of the automatic recognition of license plate is one of the most significant subjects that are improved from the connection of computer vision and pattern recognition. In LPSR, the first step is for locating the license plate in the captured image which is very important for character recognition. The recognition correction rate of license plate is governed by accurate degree of license plate location.Firstly, the paper gives a deep research on the status and technique of the plate license recognition system. On the basis of research, a solution of plate license recognition system is proposed through the software MATLAB,by the M-files several of methods in image manipulation are compared and analyzed. The methods based on edge map and das differential analysis is used in the process of the localization of the license plate,extracting the characteristics of the license plate in the car images after being checked up for the edge, and then analyzing and processing until the probably area of license plate is extracted，then come out the resolutions for localization of the car plate.KEY WORDS：imageacquisition，image preprocessing，edge detection，binarization，licence，license plate location目录前言 (1)第1章绪论 (2)§1.1 课题研究的背景 (2)§1.2 车牌的特征 (2)§1.3 国内外车辆牌照识别技术现状 (3)§1.4车牌识别技术的应用情况 (4)§1.5 车牌识别技术的发展趋势 (5)§1.6车牌定位的意义 (6)第2章MATLAB简介 (7)§2.1 MATLAB发展历史 (7)§2.2 MATLAB的语言特点 (7)第3章图像预处理 (10)§3.1 灰度变换 (10)§3.2 图像增强 (11)§3. 3 图像边缘提取及二值化 (13)§3. 4 形态学滤波 (18)第4章车牌定位 (21)§4.1 车牌定位的主要方法 (21)§4.1.1基于直线检测的方法 (22)§4.1.2 基于阈值化的方法 (22)§4.1.3 基于灰度边缘检测方法 (22)§4.1.4 基于彩色图像的车牌定位方法 (25)§4.2 车牌提取 (26)结论 (30)参考文献 (31)致谢 (33)前言随着交通问题的日益严重，智能交通系统应运而生。
车牌识别系统算法的研究与实现(小论文).doc
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(温州师范学院物理与电子信息学院 325027)摘要：以一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。
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The vehicle license recognition based on the image processingAuthor:Chen QiujuTutor:Li Fangzhou(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027) Abstract：With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into pre-process,edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentationCharacter recognition1.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一，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，交通控制与诱导，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。
基于卷积神经网络的中国车牌自动识别方法设计与实现-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印--- Abstract (2)第一章绪论 (3)1.1研究意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.2.1 卷积神经网络研究现状 (3)1.2.2 定位算法研究现状 (4)1.2.3 识别算法研究现状 (4)1.3 研究内容和结构安排 (4)1.4 人工神经网络 (5)1.5卷积神经网络 (6)1.5.1 卷积神经网络简介 (6)1.5.1 卷积神经网络的优点 (7)1.6车牌识别系统 (7)第二章定位算法 (9)2.1 车牌的采集和预处理 (9)2.2 车牌特征以及位置选定 (11)2.2.1 Roberts算子边缘检测 (11)2.2.2 定位车牌大致位置 (12)2.2.3 精确定位车牌 (16)第三章分割算法 (18)3.1 预处理 (18)3.2 固定分割 (18)3.3 字符归一化 (19)第四章基于卷积神经网络的车牌识别算法 (20)4.1 卷积神经网络 (20)4.1.1卷积神经网络的前向传播 (20)4.1.2卷积神经网络的反向传播 (21)4.2 网络训练与测试 (21)4.2.1 网络结构 (21)4.2.2 网络参数调整 (22)4.3 车牌识别 (26)第五章总结与期望 (28)参考文献 (29)致谢 (30)摘要本论文主要是基于卷积神经网络的中国车牌自动识别算法的设计与实现。
构建卷积神经网络来进行识别是一种稳定可靠的方法，能够有很高的识别精准度，因此得到了较为广泛的应用。
本论文用边缘检测的定位方法大致定位出车辆车牌的位置，再用蓝点扫描截取图像的方式定位出车牌，然后将车牌的固定位置分割，截取出车牌中的七个字符，最后将七个字符输入到训练好的卷积神经网络当中进行识别。
本论文按照这样的方法，用了三个章节分别表达了定位、分割以及识别。
在测试过程中，定位算法测试的100张车牌均能准确定位，识别算法在50张车牌测试中，350个字符能够准确识别302个字符。
《基于小波分析的车牌识别系统研究》范文
《基于小波分析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。
车牌识别系统能够自动识别车辆车牌信息，为交通管理、车辆追踪等提供重要的数据支持。
小波分析作为一种有效的信号处理技术，在车牌识别中发挥着重要作用。
本文将探讨基于小波分析的车牌识别系统的研究。
二、小波分析理论基础小波分析是一种信号处理技术，它通过对信号进行多尺度、多分辨率的分解，提取出信号中的有用信息。
小波分析具有时频局部化特性，能够在不同尺度上对信号进行细致的分析。
在车牌识别中，小波分析可以用于对车牌图像进行预处理、特征提取和噪声抑制等操作。
三、车牌识别系统概述车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要步骤。
首先，通过图像处理技术对车牌进行定位；其次，将定位后的车牌图像进行字符分割，将每个字符单独提取出来；最后，对每个字符进行识别，得到车牌号码。
四、基于小波分析的车牌识别系统研究4.1 车牌图像预处理在车牌识别系统中，图像预处理是关键的一步。
通过对车牌图像进行小波变换，可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的信噪比。
同时，小波分析还可以对车牌图像进行多尺度、多方向的分解，提取出车牌图像中的边缘、纹理等特征信息，为后续的字符分割和识别提供有力的支持。
4.2 字符分割在字符分割过程中，小波分析可以用于对预处理后的车牌图像进行二值化处理。
通过设定合适的阈值，将车牌图像转化为二值图像，使得字符与背景之间的对比度更加明显。
然后，利用投影法、连通域法等算法对二值图像进行字符分割，将每个字符单独提取出来。
4.3 字符识别在字符识别过程中，小波分析可以用于提取字符的特征。
通过对每个字符进行小波变换，可以提取出字符的边缘、纹理等特征信息。
然后，利用机器学习、深度学习等算法对提取出的特征进行分类和识别，得到车牌号码。
五、实验与分析为了验证基于小波分析的车牌识别系统的有效性，我们进行了大量的实验。
《基于小波分析的车牌识别系统研究》范文
《基于小波分析的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着社会的不断进步和科技的快速发展，智能交通系统已经逐渐成为了城市管理的重要组成部分。
车牌识别作为智能交通系统中的关键技术之一，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。
因此，本文将针对基于小波分析的车牌识别系统进行研究，旨在提高车牌识别的准确性和效率。
二、车牌识别系统的基本原理车牌识别系统主要通过图像处理技术对车辆车牌进行识别。
其基本原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。
在传统的方法中，这些步骤大多依赖于人工设计的特征和复杂的算法。
然而，这些方法往往受到光照、车牌颜色、车牌污损等因素的影响，导致识别准确率不高。
三、小波分析在车牌识别系统中的应用小波分析作为一种强大的信号处理工具，近年来在车牌识别系统中得到了广泛的应用。
小波分析可以通过对图像进行多尺度、多方向的分解，提取出图像中的有用信息。
在车牌识别系统中，小波分析可以应用于以下方面：1. 图像预处理：通过小波变换对图像进行去噪、增强等预处理操作，提高图像的质量，为后续的步骤提供更好的输入。
2. 车牌定位：利用小波变换的多尺度特性，对图像进行多尺度分解，提取出车牌的边缘信息，从而实现车牌的精确定位。
3. 字符分割：通过小波变换对车牌图像进行分割，将车牌上的每个字符分离出来，为后续的字符识别提供基础。
4. 字符识别：利用小波变换提取出字符的特征，结合机器学习等方法进行字符识别。
四、基于小波分析的车牌识别系统实现本文提出了一种基于小波分析的车牌识别系统实现方案。
首先，对输入的图像进行小波变换，提取出有用的信息。
然后，利用多尺度、多方向的特性，实现车牌的精确定位和字符的分割。
最后，结合机器学习等方法，对字符进行识别。
在实现过程中，我们采用了优化的小波变换算法和高效的机器学习模型，以提高系统的准确性和效率。
五、实验结果与分析我们通过实验验证了基于小波分析的车牌识别系统的性能。
实验结果表明，该系统在各种复杂环境下均能实现较高的识别准确率。
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车牌识别系统毕业论文论文(设计)题目车牌识别系统——车辆牌照定位系统的设计与实现院系名称计算机科学与技术系专业（班级）计算机科学与技术摘要车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。
车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。
车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。
在本文中作者分析出车辆牌照具有如下特征：（1）具有固定的长宽比；（2）车牌区域内部字符数目固定；（3）字符与背景之间存在很大的颜色差别；（4）对于含有车牌信息的灰度图像，其车牌区域边缘明显，灰度跳变大，相对于车牌以外区域，具有明显的特征等。
所以，一般基于图像处理的车牌定位系统是通过分析车辆牌照的某些特征来进行定位的。
针对车牌本身固有的特征，本文首先介绍了在车牌定位过程中常用的几种数字图像处理技术：图像的二值化处理、边缘检测和图像增强等。
其次介绍了现在常用的车牌定位方法，并对这些方法进行分析，总结出各种方法的优缺点，然后在此基础上提出采用带边缘检测的灰度图像行扫描投影方法对车牌进行定位，并使用VC++6.0编码实现车牌定位系统。
最后对该系统进行了测试，测试结果表明该系统具有良好的人机交互方式，具有较高的识别正确率和较快的识别速度，对用户给定的待测图像能够迅速准确地进行车辆牌照的定位并将定位结果显示给用户，该系统具有一定的实用价值。
关键词：车牌定位，灰度图像，行扫描，投影AbstractAs an important part of the Intelligent Transportation Systems, License Plate Recognition System plays an important role in traffic monitoring area. License plate recognition system can be divided into three parts, i.e., image pre-processing, license plate location and character recognition. The vehicle license plate location is an important procedure which is used to obtain a license image. It is also the key of the following character recognition system which can identify the correct license plate characters. License plate location system can perform the vehicle license location function, i.e., finding the location of the vehicle license in the image containing the entire vehicle license plate, positioning the plate region and then demonstrating the location information on the computer screen which will be transferred to the character recognition system.In this thesis, the author analyzes the vehicle license and finds that it has the following characteristics: (1) Fixed aspect ratio. (2) Fixed license plate characters number. (3) Great color difference between characters and background.(4) Obvious edge and great intensity change for grayscale images with registration information, and obvious characteristics compared with the outer plate region. Therefore, the majority of image-based positioning systems perform location function by analyzing some characteristics of the vehicle license.According to the own inherent characteristics of license plate, this thesis introduces many commonly used digital image processing techniques in the location process of license plate: binary image processing, edge detection and image enhancement, and so on. Then, we introduce the commonly used methods of license plate location. Further, we analysis these methods and summarize their advantages and disadvantages. Moreover, we propose locating plate by using the gray-scale image projection and line scanning method with edge detection. This system was implemented by using the VC++ 6.0. Finally, the experimental results indicate that the system has a good human-computer interaction, a better identification rate and higher speed. For images provided by users, the system can quickly and accurately locate the vehicle license and display the location results to the users. Therefore, this system has some practical values.Key words: license plate location, gray-scale images, line scan, projection目录摘要 (I)Abstract ................................................................................................................................................................ I I 目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 课题的来源及意义 (1)1.2 课题主要研究的问题 (1)1.3 系统设计的目标及基本思路 (1)1.3.1 设计目标 (2)1.3.2 基本思路 (2)第二章车牌定位中常用的数字图像处理技术 (3)2.1 汽车牌照的特征 (3)2.2 数字图像处理技术概述 (3)2.3 DIB图像概述 (3)2.4 车牌定位中常用的数字图像处理技术概述 (4)2.4.1 图像二值化 (4)2.4.2 边缘检测 (4)2.4.3 图像增强 (5)第三章车牌定位方法研究 (6)3.1 车牌定位常用方法介绍 (6)3.1.1 基于纹理特征分析的定位方法 (6)3.1.2 基于数学形态学的定位方法 (6)3.1.3 基于边缘检测的定位方法 (6)3.1.4 基于小波分析的定位方法 (6)3.1.5 基于图像彩色信息的定位方法 (6)3.2 基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法 (7)第四章车牌定位系统的设计与实现 (8)4.1 车牌定位系统系统分析 (8)4.1.1系统业务需求 (8)4.1.2系统用户需求 (8)4.1.3系统功能需求 (8)4.1.4 系统运行环境需求 (8)4.2 车牌定位系统的整体架构设计 (8)4.2.1 系统总体架构 (8)4.2.2 系统技术架构 (9)4.3 车牌定位系统的功能模块划分和实现 (10)4.3.1 系统的功能模块划分 (10)4.3.2 系统的功能模块实现 (11)第五章车牌定位系统的系统测试 (16)5.1 系统测试过程 (16)5.2 系统测试结果 (17)5.3 测试结果分析 (24)第六章技术要点回顾 (26)6.1 难度分析 (26)6.2 主要工作 (26)6.3 应用的主要技术手段 (26)6.4 存在的问题及展望 (27)结论 (28)参考文献 (29)致谢 (30)第一章绪论1.1 课题的来源及意义随着全球各国汽车数量的持续增加，城市的交通状况越来越受到人们的重视。
如何有效地进行交通管理日益成为各国政府相关部门所关注的焦点。
智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）针对这一问题，能够有效实现道路交通自动化管理，增强交通安全，提高运输效率，提高经济活力[1]。
在智能交通系统中，如何准确的对车辆的信息和身份进行高速准确识别是最为重要和关键的问题。
车辆牌照作为车辆的唯一身份标识是智能交通系统中大量信息的来源和直接处理对象，使得车牌识别系统的研究成为智能交通系统的核心。
车牌自动识别系统是对经摄像头拍摄的含有车辆牌照的图片利用图像处理的分析方法，提取出车牌区域，进而对车牌区域进行字符分割和识别，最终完成对车牌的识别[2]。