毕业设计--基于单片机的车牌识别系统设计与实现
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。
车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文
本科生毕业设计（论文）题目：车牌识别系统的设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
车牌照识别系统设计与实现毕业设计论文
车牌照识别系统设计与实现Design and Implementation of Car License Plate Recognition System毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
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3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订3）其它摘要汽车牌照自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分，是高科技的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一，汽车牌照识别技术的研究有重要的现实应用意义。
基于单片机的车牌识别系统
使用J^adon变换来对车牌a行校正.駢牌分割：育先对车牌进行水平投®,上除水平边框：再对车牌进行垂直投影.通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的如车牌中第一个7 符和第二个字符的间隔，与第一犬峰中心距离对应的即为车牌了符的宽度，井以此为依据对车牌进行吩割-⑤字符识别：木文采用棋板匹配方法来对车牌进行识别。
识别过程中.首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比校.最后把谋筮虽小的字符作为结杲显示出来U本文采用成熟的数字图像处理技术和Matlab仿真丁具却，便得文中所提出的算法得以灾现-如罔i所示为采用Mat lab实现车牌了符分割技术的程序流程。
.function [d]=ma in(jpg)匸imread('car .jp g');figure(1),imshow(l);title('原图');I1=rgb2gray(l); %将真彩色图像转换为灰度图像figure(2),subplot(1,2,1),imshow(l1);title('灰度图');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');l2=edge(l1,'robert',0.08,'both'); %高斯滤波器，方差为0.08figure(3),imshow(l2);title('robert 算子边缘检测') se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se); % 图像的腐蚀figure⑷,imshow(I3);titleC 腐蚀后图像');se=strel('rectangle',[40,40]); %构造结构元素，以长方形构造一个seI4=imclose(l3,se); %对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。
基于单片机的车牌识别设计
基于单片机的车牌识别设计License Plate Recongnition Technoogy Based OnMCU中文摘要随着整个世界的发展速度，科学技术的迅速提高以及人民生活的不断发展，大批量来自世界各地的机动车越来越出现在人们的视野当中，机动车的出现使得整个世界的交通带来了便利，但同时道路的拥挤，城市的污染也随之加剧，在中国乃至世界各国来说，常常出现拥挤，车祸以及各种各样的违法行为。
因此，车辆的识别对于我们来说是非常重要的，可以有效地追中肇事逃逸的车辆，闯红灯以及超速驾驶等行为。
本设计是一款基于STM32单片机的车牌识别系统，我们可以通过系统的识别，可以在远程追中每辆违法小车的车牌号码。
在整个设计中，运用了TFT液晶显示屏来显示当前信息，OV7670摄像头模块进行图像采集，最后，通过核心处理器上添加一些硬件外设，驱动程序和应用程序，来及时的检测出当前小车的车牌号码。
关键词：STM32单片机TFT液晶显示屏OV7670摄像头模块AbstractWith the development speed of the whole world, the rapid improvement of science and technology and the continuous development of people's life, a large number of motor vehicles from all over the world are more and more appearing in people's vision. The appearance of motor vehicles has brought convenience to the traffic of the whole world, but at the same time, the congestion of roads and the pollution of cities are also increasing. In China and even in other countries around the world, it is often There are crowding, car accidents and all kinds of illegal activities. Therefore, vehicle identification is very important for us. It can effectively catch up with the hit and run vehicles, run the red light and overspeed driving. This design is a license plate recognition system based on STM32 single-chip microcomputer. We can recognize the license plate number of every illegal car by the system. In the whole design, TFT LCD is used to display the current information. Ov7670 camera module is used for image acquisition. Finally, some hardware peripherals, drivers and applications are added to the core processor to detect the license plate number of the current car in time.Keywords: STM32 single chip microcomputer LCD camera module目录第一章前言 ................................ 错误!未定义书签。
基于STM32的车牌识别系统
基于STM32的车牌识别系统一、系统概要本系统以STM32F103RBT单片机为主控，控制OV7670摄像头（带FIFO）进行图像采集，通过模式识别、匹配，最后获得车牌的识别结果。
为尽大可能的提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频。
识别主要过程包括五过程。
二、系统框图三、识别原理1、图像采集图像通过OV7670摄像头进行数据采集，采集的图像大小为320*240像素，像素格式为RGB565。
每个像素由两字节组成，第一字节的高五位是R，第一字节的低三位和第二字节的高三位组成G，第二字节的低五位是B。
图像通过STM32单片机读取，并将数据进行特殊处理后，显示于TFT显示屏上。
2、二值化分析摄像头的数据在采集过程中，对每个像素进行二值化处理，即设定R、G、B的阈值。
通过二值化处理，将像素值分为全黑0x0000和全白0xffff两种。
同时通过程序分析出每行的跳变点。
分析跳变点的目的是识别出车牌区域。
3、识别车牌区域通过二值化分析出各行的跳变点，车牌区域处由于字符，导致跳变点明显较多，约大于15个，通过跳变点的分析和判断，即可识别出车牌区域位置。
如下图中左侧红色标记点，即为各行的跳变点数目。
本系统程序中设定跳变点大于15个，在连续行存在多个跳变点大于15的位置处，将起始位置设定为车牌区域的上边边界Y_up，结束位置设定为车牌区域的下边边界Y_down。
再通过RGB-HSV颜色转换，识别出车牌区域的左边边界X_left和右边边界X-right。
这样既可获取车牌区域的准确边界，如下图蓝色边框范围。
4、字符分割车牌区域识别后，再次通过二值化进行字符的分割处理。
处理过程中，获取各个字符的左边边界kk和右边边界k，若分割出来的字符数为8，则分割比较准确。
如下图所示，竖向蓝线为各个字符的边界标记。
字符分割，为下一步字符匹配准备总要参数。
5、字符匹配字符分割后，进行归一化处理，再逐一对各个字符进行字符匹配。
字符模板通过取模软件先提取出，存放于程序中，其大小为24*50的单一像素。
基于STM32单片机的车牌识别系统
基于STM32单片机的车牌识别系统发布时间：2022-08-17T03:13:58.760Z 来源：《当代电力文化》2022年7期作者：王子涵赵昊天王京柏植指导老师[导读] 随着我国社会经济快速发展，进入21世纪，城市汽车保有率从2000年3.1%增长至 2015年42%，预计2024年将升至75%。
王子涵赵昊天王京柏植指导老师宿州学院机械与电子工程学院安徽宿州 234000摘要：随着我国社会经济快速发展，进入21世纪，城市汽车保有率从2000年3.1%增长至 2015年42%，预计2024年将升至75%。
在过去十年，汽车数量的爆发式增长，城市道路拥堵和停车困难已然成为城市交通最主要的问题。
虽然我国加强了对道路和停车场等公共交通设施的兴建，但建设速度仍无法与汽车增长速度相比，停车难仍是困扰驾驶员的主要问题【关键词】STM32F103C8T6；OV7670；TFT液晶显示屏；一、总体设计方案1.1系统的功能要求本系统的研制主要包括以下几项功能：(1)当车辆驶入检测范围时，系统启动，对目标所在图像进行采集、识别；系统识别过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割、字符匹配五个过程(2)系统启动后实时显示摄像模块采集到的画面，在系统识别成功后，查看识别内容，以及对系统后台内容进行监控；(3)声光提示模块会在系统识别成功后蜂鸣器产生声响，提示操作人员识别完成。
1.2系统的组成及方案设计本设计由STM32主控、OV7670摄像模块、红外测距模块、TFT显示模块、声光提示模块等组成。
系统的组成结构如下：二、系统的硬件设计总体电路本设计采用模块化思路，对各功能部分进行独立的模块设计，各模块设计完成后，进行总体化组装、调试，达到使用要求。
模块化设计能有效降低系统的使用成本，增加系统的使用灵活度，在部分模块出现问题时可快速进行替换，使系统能在短时间内恢复使用。
2.1 STM32F103C8T6单片机STM32F103C8T6是一款由意法半导体公司基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器[1]。
车牌识别设计与实现(毕业论文)
目录摘要 (Ⅰ)Abstract (II)1 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 (2)1。
3 系统设计的目标及基本思路 (2)1.3.1 设计目标 (2)1.3。
2 基本思路 (3)2 图像预处理 (4)2.1 汽车牌照的特征 (4)2。
2 灰度变换 (5)2.3 图像增强 (6)2.4 图像边缘提取及二值化 (7)2。
4。
1 图像边缘提取 (7)2。
4.2 灰度图像二值化 (14)2。
5 形态学滤波 (15)3 车牌定位方法研究 (19)3.1 车牌定位常用方法介绍 (19)3.1.1 基于纹理特征分析的定位方法 (19)3。
1。
2 基于数学形态学的定位方法 (19)3.1。
3 基于边缘检测的定位方法 (19)3.1。
4 基于小波分析的定位方法 (19)3.1。
5 基于图像彩色信息的定位方法 (20)3。
2 基于行扫描灰度跳变分析的车牌定位方法 (20)4 车牌识别方法研究 (22)4。
1 牌照区域的分割和图像进一步处理 (22)4.1.1牌照区域的分割 (22)4。
1.2车牌进一步处理 (22)4.2 字符的分割与归一化 (23)4.2。
1字符分割 (23)4。
2。
2字符归一化 (24)4.3 字符的识别 (24)5 总结与展望 (27)5。
1 总结 (27)5.2心得体会 (27)5。
3展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附录一 (31)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、车牌定位和字符识别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。
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。
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基于单片机的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (2)二、选题 (4)三、系统主要特点 (5)四、系统方案、实现原理 (6)4.1 图像采集及存储格式 (8)4.2 图像的灰度化 (8)4.3 图像的二值化 (9)4.4 车牌的去边框 (9)4.5 图像的梯度锐化 (10)4.6 字符分割算法 (11)4.7 字符的归一化 (12)4.8字符特征提取 (13)4.9 字符识别算法 (15)4.9.1 BP神经网络法 (15)4.9.2 模板匹配法 (17)五、操作说明与硬件框图 (18)六、实验程序 (19)七、数据统计分析 (66)八、结果分析 (66)九、实验心得 (66)十、参考文献 (69)摘要伴随着世界各国汽车数量急剧增加，城市交通状况日益引起人们的重视，如何有效地进行交通管理，已成为越来越多人关注的焦点，解决这些问题的关键就是建立智能交通系统。
车牌识别是智能交通系统的重要组成部分，它在交通控制与监视中有着多种用途，目前已广泛应用于各种领域。
本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中，完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。
首先分析了车牌识别系统实现的背景以及其实现意义。
然后对实现车牌识别的硬件环境作简要介绍。
接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。
之后，对几种字符特征提取算法进行了对比分析，最后选取最适合的网格特征提取法，以此为基础进行模扳匹配，最终识别出车牌号码。
关键词：车牌提取；图象处理；车牌识别；单片机；模扳匹配AbstractWith the increment of vehicle all over the world, the situation of city traffic has attracted the attention of people. How to control the traffic effectively has become the problem which more and more people pay close attention to. The way to solve this problem is to establish the ITS—Intelligent Transportation System .Vehicle license plate recognition system is the crucial part of the ITS. It is widely used in vehicle monitoring and traffic control.This experiment attempts to use the new generation 单片机—Digital Signal Processor to implement the recognition task. The 单片机chip TMS320C54XX is used to process the picture of the vehicle, distill information of the license plate and recognize the vehicle license plate. The first part of the thesis is about the background and meaning of the vehicle license plate recognition system. Consequently we analyze the environment of the experiment. In the next part we analysis the fundamental theory and technique of the image processing, including the collection of picture of vehicle, distill of the license plate, segmentation algorithm of character. Then we put forward several methods to distill the feature of the characters. On the basis of the above-mentioned research, we make the template matching and recognize the characters. Keywords: Vehicle License Plate Location; Image Processing; Character Recognition; DSP; template matching二、选题改革开放以来，我国的交通运输业迅速发展。
但伴随着其发展，也出现了一系列问题，如交通堵塞、交通事故和环境污染等等。
虽然可以靠建设更多的道路设施来满足交通运输增长的需求，但在资源、环境矛盾越来越突出的今天，道路设施的增长将受到限制，这就需要依靠提供除了设施以外的技术方法来满足这一要求。
交通的迅速发展使得全世界的研究者不断采用先进的电子和计算机视觉技术来检视超速车辆、掌握车辆行驶，或者用于收费站，以提高车辆的通过速度等等。
智能运输系统ITS(Intelligent Transportation Systems)是解决这一矛盾的途径之一，而车牌识别LPR(License Plate Recognition)又是ITS中的关键技术之一。
传统的车牌识别系统，必须依赖于PC，识别的关键算法全部在计算机中实现，计算机因为其有较高的处理速度和较大的内存，而传统的识别和预处理算法又需要大量的存储空间和较快的cpu处理速度，但是由计算机作为识别主体的系统成本高，而且体积庞大，不易于批量安装和随身携带，当今嵌入式系统的发展日新月易，嵌入式处理器（单片机）的速度不断提高，在某些方面已经超过了传统的PC，而且最单片机主要的优点就是不依赖于任何操作系统，具有高稳定性，成本低，体积小。
正因为以上优点，本课题选择了采用单片机来实现车牌识别。
三、系统主要特点车牌识别系统能将输入的车牌图像经过处理识别，输出为几个字节大小的车牌字符串，无论在存储空间的占用还是与管理数据库相连方面都有无可比拟的优越性，有着广泛的应用前景。
车牌识别系统的成功开发将大大加速智能运输系统的进程。
系统采用单片机-EXP- IV 实验箱，静态视频图象采集卡，摄像头，该系统的工作过程如下：第一步，由摄像头拍下车牌图像，完成图像采集并将采集来的图像存在视频采集卡的SRAM中。
第二步，将图像通过单片机1进行处理，图像处理包括滤波、二值化、倾斜度调整和去除车牌边框、字符分割以及归一化等等。
第三步，提取字符的特征，并按照模板匹配法进行识别。
第四步，进行双机通信，将分析数据传到单片机2，然后控制液晶屏显示结果。
四、系统方案、实现原理汽车牌照自动识别系统工作原理车辆牌照识别系统一般可分为车辆图像获取、车辆牌照子图像区域定位分割、车牌照内字符切分、字符识别(OCR)四大部分:在第一部分主要通过摄像头与计算机的视频捕捉卡直接相连接来完成图像采集，可以实时在线监控图像，重点抓取到含有牌照的图像;该部分功能可简单调用计算机视频捕捉卡厂商提供的各种软件开发工具即可实现。
由于车辆牌照自动识别系统前端的车辆位置检测、图像捕捉部分都有了相应的软硬件刹良好的实现了，所以牌照自动识别系统的关键在于第二、三、四部分，而后续的几部分是串行化工作的，即没有前一步正确快速的识别、切分出相对较清晰的字符，其后的识别阶段根本就不能够进行，所以从这个意义上来讲，牌照子区域定位自动识别切分技术是整个系统的重中之重，它处理工作进行的好坏直接影响后续工作，对字符的拒识率和误识率以及识别速度的实时性有很重要的影响;而从算法的相对难易程度上来说，字符具体的识别部分要大的多，牌照子区域内的字符的切分相对最为容易些。
本课题采用单片机作为核心处理器来完成识别过程的算法。
总体方案Array图 1 系统框图图像预处理的必要性：由于车牌图像是在室外自然背景下拍摄，其背景往往很复杂，可能包括自然场景中的人、其他车辆、树木、建筑物等，拍摄图像时的光照条件也因拍摄时间、地点、天气等条件的不同而不同，因此，考虑到车辆牌照具有不因外部条件变化而变化的特征，即牌照区域与汽车背景在灰度分布上存在着明显的差异，而且车牌的底色和车牌照字的颜色也形成强烈对比，在一相对小的范围内变化频繁，据这一特征，可以对车牌进行二值化处理，提取边缘特征，定位出车牌。
图像的二值化处理必须保留车牌区域的信息，即二值化后车牌字符要与底色有明显的区别。
这里的图像的预处理阀值T的选取至关重要，二值化后，车牌的背景大部分被去除，这样处理之后将大大有利于后续车牌区域的搜索定位。
4.1 图像采集及存储格式用摄像头对准车牌，按下视频采集卡上的复位键，图像便被存储在采集卡的SRAM空间。
存在SRAM中的图像在电脑显示器上显示时，有279行和1440列，每行的地址是连续的，并且每行有1440个像素点，所以对于i行j列的像素点，它的地址为1440*i+j H。
本系统图像的存储格式为YUV4:2:2(16bit)格式。
4.2 图像的灰度化采集来的图像为彩色的，由于其调色板内容比较复杂，使得图像处理的许多算法都没有办法展开，因此有必要对它进行灰度处理。
灰度图像没有颜色的差异，有的只是亮度上的不同。
亮度值大的像素点比较亮（亮度值最大为255，为白色），反之，比较暗（亮度值最小为0，为黑色）。
在SRAM中存放的一个像素点需要两个字节，前一个字节为亮度信息，后一个为色度信息。
我们只需要其亮度信息，可以让它同0xff00进行“与”操作来去除色度信息。
去除了颜色之后，图像变为由不同亮度的灰色组成。
4.3 图像的二值化在进行了上述的去色调的处理后，图像由彩色图像转化为灰度图像。
图像中的每个像素只有亮度值。
它的大小只决定像素的亮暗程度。
为了便于开展后续的图像处理操作，还需要对得到的灰度图像进行二值化处理。
图像的二值化就是把图像中的像素根据一定的标准分化成两种颜色。
在本系统中是根据像素的亮度值处理成黑白两种颜色。
图像的二值化有很多成熟的算法。
它可以采用自适应阈值法，也可以采用给定阈值法。
由于车牌字体与背景颜色一般比较固定且对比鲜明，所以本系统采用给定阈值]8[的方法。