车牌标识

车牌标识
车牌标识

中国车牌号的识别

北京市(京)

京A、京C、京E、京F、北京市(城区),京G 北京市(远郊区),京B 出租车,京O****

天津市(津)

津A、津B、津C、天津市,津E 出租车

上海市(沪)

沪A、沪B、沪D 上海市区,沪C 远郊区

重庆市(渝)

渝A 重庆市区(江南),渝B 重庆市区(江北),渝C 永川区,渝F 万州区,渝G 涪陵区,渝H 黔江区

河北省(冀)

冀A 石家庄,冀B 唐山,冀C 秦皇岛,冀D 邯郸,冀E 邢台,冀F 保定,冀G 张家口,冀H 承德,冀J 沧州,冀R 廊坊,冀T 衡水

河南省(豫)

豫A 郑州,豫B 开封,豫C 洛阳,豫D 平顶山,豫E 安阳,豫F 鹤壁,豫G 新乡,豫H 焦作,豫J 濮阳,豫K 许昌,豫L 漯河,豫M 三门峡,豫N 商丘,豫P 周口,豫Q 驻马店,豫R 南阳,豫S 信阳,豫U 济源

云南省(云)

云A 昆明,云B 东川,云C 昭通,云D 曲靖,云E 楚雄彝族,云F 玉溪,云G 红河哈尼族,云H 文山壮族苗,云J 思茅,云L 大理白族,云K 西双版纳,云M 保山,云N 德宏傣族,云P 丽江,云Q 怒江僳族,云R 迪庆藏族,云S 临沧

辽宁省(辽)

辽A 沈阳,辽B 大连,辽C 鞍山,辽D 抚顺,辽E 本溪,辽F 丹东,辽G 锦州,辽H 营口,辽J 阜新,辽K 辽阳,辽L 盘锦,辽M 铁岭,辽N 朝阳,辽P 葫芦岛,辽V 省直机关

黑龙江省(黑)

黑A 哈尔滨,黑B 齐齐哈尔,黑C 牡丹江,黑D 佳木斯,黑E 大庆,黑F 伊春,黑G 鸡西,黑H 鹤岗,黑J 双鸭山,黑K 七台河,黑L 松花江行署,黑M 绥化,黑N 黑河,黑P 大兴安岭

湖南省(湘)

湘A 长沙,湘B 株洲,湘C 湘潭,湘D 衡阳,湘E 邵阳,湘F 岳阳,湘G 大庸,湘H 益阳,湘J 常德,湘K 娄底,湘L 郴州,湘M 零陵,湘N怀化,湘P 湘西州

安徽省(皖)

皖A 合肥,皖B 芜湖,皖C 蚌埠,皖D 淮南,皖E 马鞍山,皖F 淮北,皖G 铜陵,皖H 安庆,皖J 黄山,皖K 阜阳,皖L 宿州,皖M 滁州,皖N 六安,皖

P 宣城,皖Q 巢湖,皖R 池州

山东省(鲁)

鲁A 济南,鲁B 青岛,鲁C 淄博,鲁D 枣庄,鲁E 东营,鲁F 烟台,鲁G 潍坊,鲁H 济宁,鲁J 泰安,鲁K 威海,鲁L 日照,鲁M 莱芜,鲁N 德州,鲁P 聊城,鲁Q 临沂,鲁R 菏泽,鲁U 青岛开发区

新疆维吾尔(新)

新A 乌鲁木齐,新B 昌吉回族,新C 石河子,新D 奎屯,新E 博尔塔拉,新F 伊犁哈萨,新G 塔城,新H 阿勒泰,新J 克拉玛依,新K 吐鲁番,新L 哈密,新M 巴音郭,新N 阿克苏,新P 克孜勒苏柯,新Q 喀什,新R 和田

江苏省(苏)

苏A 南京,苏B 无锡,苏C 徐州,苏D 常州,苏E 苏州,苏F 南通,苏G 连云港,苏H 淮阴,苏J 盐城,苏K 扬州,苏L 镇江,苏M 泰州,苏N 宿迁

浙江省(浙)

浙A 杭州,浙B 宁波,浙C 温州,浙D 绍兴,浙E 湖州,浙F 嘉兴,浙G 金华,浙H 衢州,浙J 台州,浙K 丽水,浙L 舟山

江西省(赣)

赣A 南昌,赣B 赣州,赣C 宜春,赣D 吉安,赣E 上饶,赣F 抚州,赣G 九江,赣H 景德镇,赣J 萍乡,赣K 新余,赣L 鹰潭

湖北省(鄂)

鄂A 武汉,鄂B 黄石,鄂C 十堰,鄂D 沙市,鄂E 宜昌,鄂F 襄樊,鄂G 鄂州,鄂H 荆门,鄂J 黄岗,鄂K 孝感,鄂L 咸宁,鄂M 荆州,鄂N 郧阳,鄂P 宜昌,鄂Q 鄂西州

广西壮族(桂)

桂A 南宁,桂B 柳州,桂C 桂林,桂D 梧州,桂E 北海,桂F 南宁,桂G 柳州,桂H 桂林,桂J 贺州(属梧州),桂K 玉林,桂M 河池,桂L 百色,桂N 钦州,桂P 防城

甘肃省(甘)

甘A 兰州,甘B 嘉峪关,甘C 金昌,甘D 白银,甘E 天水,甘F 酒泉,甘G 张掖,甘H 武威,甘J 定西,甘K 陇南,甘L 平凉,甘M 庆阳,甘N 临夏回族,甘P 甘南藏族

山西省(晋)

晋A 太原,晋B 大同,晋C 阳泉,晋D 长治,晋E 晋城,晋F 朔州,晋H 忻州,晋J 吕梁,晋K 晋中,晋L 临汾,晋M 运城

内蒙古(蒙)

蒙A 呼和浩特,蒙B 包头,蒙C 乌海,蒙D 赤峰,蒙E 呼伦贝尔盟,蒙F 兴安盟,蒙G 锡林郭勒盟,蒙H 乌兰察布盟,蒙J 伊克昭盟,蒙K 巴彦淖尔盟,蒙L 阿拉善盟

陕西省(陕)

陕A 西安,陕B 铜川,陕C 宝鸡,陕D 威阳,陕E 渭南,陕F 汉中,陕G 安康,陕H 商洛,陕J 延安,陕K 榆林,陕U 省直机关

吉林省(吉)

吉A 长春,吉B 吉林,吉C 四平,吉D 辽源,吉E 通化,吉F 白山,吉G 白城,吉H 延边朝鲜族

福建省(闽)

闽A 福州,闽B 莆田,闽C 泉州,闽D 厦门,闽E 漳州,闽F 龙岩,闽G 三明,闽H 南平,闽J 宁德,闽K 省直机关

贵州省(贵)

贵A 贵阳,贵B 六盘水,贵C 遵义,贵D 铜仁,贵E 黔西南州,贵F 毕节,贵G 安顺,贵H 黔东南州,贵J 黔南州

广东省(粤)

粤A 广州,粤B 深圳,粤C 珠海,粤D 汕头,粤E 佛山,粤F 韶关,粤G 湛江,粤H 肇庆,粤J 江门,粤K 茂名,粤L 惠州,粤M 梅州,粤N 汕尾,粤P 河源,粤Q 阳江,粤R 清远,粤S 东莞,粤T 中山,粤U 潮州,粤V 揭阳,粤W 云浮,粤X 顺德,粤Y 南海,粤Z港澳进入内地车辆

青海省(青)

青A 西宁,青B 海东,青C 海北,青D 黄南,青E 海南州,青F 果洛州,青

G 玉树州,青H 海西州,

西藏(藏)

藏A 拉萨,藏B 昌都,藏C 山南,藏D 日喀则,藏E 那曲,藏F 阿里,藏G 林芝

四川省(川)

川A 成都,川B 绵阳,川C 自贡,川D 攀枝花,川E 泸州,川F 德阳,川H 广元,川J 遂宁,川K 内江,川L 乐山,川Q 宜宾,川R 南充,川S 达县,川T 雅安,川U 阿坝藏族,川V 甘孜藏族,川W 凉山彝族,川Z 眉山。

宁夏回族(宁)

宁A 银川,宁B 石嘴山,宁C 银南,宁D 固原

海南省(琼)

琼A 海口,琼B 三亚,琼C 琼北

军车牌:

现行军车牌称为"97式",格式是甲A-12345

第一部分为中文"天干地支",代表解放军军种序列:

甲――解放军总部(总参谋部、********、总后勤部)

乙――集团军

丙――通信和运输

己――沈阳军区

庚――北京军区

辛――兰州军区

壬――济南军区

寅――南京军区

辰――成都军区

戍――广州军区

午――空军

未――海军

申――总装备部

第二部分为英文字母,代表下属分类(不全):

A――司令部、总部

B――政治部

C――后勤部

D――装备部

G――省军区

H――仓库、干休所

K――驻当地铁路、航空、水运单位军代处

P――医院及医卫院校

S――后勤工厂

第三部分五位数字就是军事秘密了,不过省军区第一位是序号,如广州军区下辖湖北、湖南、广东、广西、海南各省军区分别是"戍G"1、2、3、4、5字头。

武警车牌:

"97式"武警车牌格式是: WJ18-12345 第一部分WJ代表"武警"

第二部分两位数为省市区代码:

01――武警总部

02――河北省

03――内蒙古自治区

04――山西省

05――辽宁省

06――吉林省

07――黑龙江省

08――上海市

09――江苏省

10――浙江省

11――安徽省

12――江西省

13――福建省

14――山东省

15――广东省

16――广西壮族自治区

17――湖北省

18――湖南省

19――河南省

20――四川省

21――云南省

22――贵州省

23――陕西省

24――甘肃省

25――青海省

26――新疆维吾尔自治区

27――宁夏回族自治区

28――天津市

29――西藏自治区

30――海南省

31――北京市

32――重庆市

第三部分五位号码,首位代表武警序列,首位为数字的为内务部队,"消"为消防部队,"边"为边防部队,"通"为交通部队,"森"为森林部队,"金"为黄金部队,"警"为警卫部队,"电"为水电部队

1、甲A026/027/028是最牛的,路上一定要躲得远远的,通天级人物阿……如果甲A026/7/8再挂个警备、安个警灯(车里,中控台上方),那么在中国这片大地上就没有车能超过他们比他们更牛了……

京ET也很牛,都是和国务院老干部沾边的……

京AG6就不说了,也是牛B的

挂警备又有安警灯的也不要惹(废话)……

只挂警备没警灯的,就是假的了,当然也不排除靠关系搞的牌子,但肯定是有水分的。

"023"、"323",塑封的置于前挡风左下角的,北京****的车,不是很牛,****一般不管,但脾气不顺了也会管管的……

"安全"置于前挡风左下角的,北京******最高级别车辆,没人管,比较牛……

"国A",置于前挡风下端,国务院的,不用说了,也很牛……

"901"金融通行证,以前叫"免检通行证"也还行……

"京安"这个正是用来代替"警备"的,带原来的警备谁也不撤,没辙,只好一起用了……

还有就是京A80开头的,国管局等的车,也牛……

"使"字牌子前5号的,有外交豁免权……

2、京A81、82、83开头的也牛,京A88:钓鱼台。

庚A,军区司令部,庚G,北京警备区。甲 A:总参、甲B:总政、甲C:总后、甲D:总装、未A:海军司令部、午A:空军司令部、甲F:军事院校、甲N:二炮司令部、WJ01:

武警总部、WJ31:武警北京总队。

京OB,北京市****局及下属各分局。

京OD,北京市****交通管理局及下属各支队。

京OE,北京市铁路****局。

京A-****警,%B

京A-A***警,法院警务车。京A-B***警,检察院警务车。

3、025、026、027、028、029都是****和总参领导专车,更牛的是020、021、022、023、024,都是****政治局领导专车。黄色字体"警备"牌是一级警备,发行量不多,多数用于国家、****政治局、****专用开道车,白色的是普通警备牌,数量多些。

4、京A81是中直国管局,京A83是北京******。京AG6XXX是全国人大副委员长、全国政协副主席专车。有BUICK、A6、S320

5、中国最NB的车是:甲A02156,是黑色德国特制AUDI A8 4.2

6、补充说:白字"警备"好像是****部发的,"警备"加"京安"的车证组合可算是一级车证了。还有"特别通行"、"禁毒"也比较牛,铁的,红的,有备案号。新出一种"通"字牌也牛。而且,车里都带红外线感应的,李委员长原来去河北时,走京石高速就是,车对超速探头都有反应。所以,通知全部关掉探头。而且都防弹

中国有23个省

河北省(冀)

山西省(晋)

辽宁省(辽)

吉林省(吉)

黑龙江省(黑)

江苏省(苏)

浙江省(浙)

安徽省(皖)

福建省(闽)

江西省(赣)

山东省(鲁)

河南省(豫)

湖北省(鄂)

湖南省(湘)

广东省(粤)

海南省(琼)

四川省(川、蜀)

贵州省(黔、贵)

云南省(滇、云)

陕西省(陕、秦)

甘肃省(甘、陇)

青海省(青)

台湾省(台)

4个直辖市

北京市天津市上海市重庆市

地级市282 县级市374

5个自治区

广西壮族自治区内蒙古自治区西藏自治区宁夏回族自治区新疆维吾尔自治区2个特别行政区

香港特别行政区澳门特别行政区

人工智能车牌识别

车牌自动识别 近年来,随着物联网、车联网的迅猛发展,以及中国汽车数量的不断增加,这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外,车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。

基于matlab的车牌号码识别程序代码

基于matlab的汽车牌照识别程序 摘要:本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序,能够实现车牌图像预处理,车牌定位,字符分割,然后通过神经网络对车牌进行字符识别,最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字,给出文本形式的车牌号码。 关键词:车牌识别,matlab,神经网络 1 引言 随着我国交通运输的不断发展,智能交通系统(Intelligent Traffic System,简称ITS)的推广变的越来越重要,而作为ITS的一个重要组成部分,车辆牌照识别系统(vehicle license plate recognition system,简称LPR)对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测,交通控制于诱导,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。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号,因此,车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为:将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理,再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位,并分割出包含牌照字符的矩形区域,然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符,然后输入JPEG或BMP格式的数字,输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成 (1)图像预处理:对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 (2)车牌定位:从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 (3)字符分割:对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像

车牌识别系统验收检测标准完整版

车牌识别系统验收检测 标准 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

车牌识别系统验收检测标准 一、总则 第一条为确保我司车牌识别系统的工程质量,依据国家、行业标准GA/T 761-2008 《停车库(场)安全管理系统技术要求》、Q/SLK 01-2015《车牌识别停车场管理系统》、GA/T 992-2012 《停车库(场)出入口控制设备技术要求》及国家、行业相关标准、技术要求等,编制本检测标准。 第二条本标准适用于我司车牌识别系统工程的完工、竣(交)工验收前的质量评定。第三条车牌识别系统的检测频率:施工检测为100%,监理检测不低于30%,当检测的车道数少于3个时,全部检测。 第四条车牌识别系统质量检测结果分为合格和不合格。 第五条按照本标准进行质量检测的项目,质量保证资料应真实齐全,系统所用设备、原材料、半成品和制成品,均应符合有关产品标准、规范或合同的要求,并有出具的检验合格证明和出厂合格证。 二、基本要求 第六条摄像机、道闸、控制器及其配件的数量、型号规格符合合同要求。 第七条设备安装位置正确,符合设计要求,电源、通信线路按规范要求连接到位,设备处于正常工作状态。 第八条隐蔽工程验收记录、系统自检和设备调试记录、有效的设备检验合格报告或证书等资料齐全。 三、外观功能鉴定 第九条车牌识别系统 (一)补光单元 1、补光单元外观:表面清洁,无划伤、污垢、器件脱落。 2、补光单元连接设置 1)供电正常。 2)控制连接正常。

3、补光单元的安装 1)安装位置符合设计要求、固定牢固。 2) 3)配线正确、标识清楚。 4、补光单元的调试 1)与抓拍单元兼容性良好。 2)工作稳定。 3) (二)抓拍单元 1、抓拍单元外观 1)外壳喷涂均匀,无掉漆、破损。 2)外观文字标识清晰,无零件缺损,密封性良好。 2、抓拍单元连接设置 1)各部件固定牢固,无滑动现象。 2)底部可正常安装万向头及螺丝。 3)接地正确。 3、抓拍单元功能 1)输出图像清晰、色彩逼真、无扭曲抖动。2)测试程序可以控制抓拍单元摄像机。 3)测试程序抓拍图像清晰、识别正常。 4、抓拍单元的调试 1)与车牌识别系统兼容性良好。 2)工作稳定。 3) (三)立柱单元 1、立柱单元外观

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 1.2 车牌识别系统简介 2 车牌识别系统的国内外现状 3车牌识别难点 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 随着经济社会的迅猛发展,人们的生活水平的提高,机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率,缓解公路上的交通压力,我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌,是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据,设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此,我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上,如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR),那么这将是一件非常有意义的工作,并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测; (2)交通控制与诱导;(3) 机场、港口等出入口车辆管理;(4) 小区车辆管理; (5) 闯红灯等违章车辆监控;(6) 不停车自动收费;(7) 道口检查站车辆监控; (8) 公共停车场安全防盗管理;(9) 计算出行时间;(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在市场应用价值极大,有能力产生巨大的社会效益和经济效益。如图1所示,LPR[1]的部分应用: 图1 LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用 近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟,为传统的交通管理

车牌的定位与字符分割报告

车牌的定位与分割 实验报告 一实验目的 针对交通智能系统所拍摄的汽车图片,利用设定的算法流程,完成对汽车车牌部分的定位,分割车牌部分,并完成字符的分割,以便于系统的后续分析及处理。 二实验原理 详见《车牌的定位与字符分割》论文。 三概述 1一般流程 车牌自动识别技术大体可分为四个步骤:图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。而这四个步骤又可归结为两大部分:车牌分割和车牌字符识别。 图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。 2本实验的流程 (1)图像预处理:图像去噪 (2)车牌的定位:垂直边缘检测(多次)形态学处理的粗定位

合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位 (3)车牌预处理:车牌直方图均衡化倾斜校正判定(蓝底白字或者黄底黑字)归一化、二值化 (4)字符的分割:垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限(结合字符宽度、间隔等先验知识)分割字符 四实验过程 4.1图像预处理 4.1.1图像去噪 一般的去噪方法有:空间域上的均值滤波和中值滤波;频率域上的巴特沃斯滤波器。图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。 a.被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图 图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真 可见,中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好,而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点,所以此处以中值滤波为主进行去噪。图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。

a.原始图像 b.灰度图像 c.中值滤波后的图像 图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果 很显然,经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。 4.1.2图像复原 由于通常情况下都不知道点扩展函数,所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。 图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果,其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。 图4-3 模糊图像 在盲解卷积处理中,选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。PSF的大小比PSF的值更重要,所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。恢复的图像如图4-4所示,初始PSF如图4-5所示。

车牌识别技术的工作原理和应用

车牌识别技术的工作原理和应用 车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的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。 车牌识别技术工作原理 车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。 图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。 预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。 车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。 字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。 字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。 结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。 车牌识别技术四大应用 一、停车场及小区出入口 停车场及小区出入口车牌识别技术的应用,主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间,实现车辆的自动管理,以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。 停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的,不但会出现错误,还需投入大量人力。一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别,为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。 二、高速公路收费站 目前,我国的高速公路建设发展突飞猛进,高速公路四通八达,每个出口均设有收费站,一

基于opencv2.0的车牌检测与字符分割的代码

本程序主要实现的是车牌的定位与检测 主要是利用申继龙论文里面的方法 1、采集得到的图像 2、把RGB图像转换成HSI彩色图像 3、利用设定的H、S阈值得到二值图像 4、对二值图像水平投影获得候选区域 5、对候选区域的HSI图像边缘检测 */ #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include "opencv2/legacy/compat.hpp" #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; #define pi 3.14159265 IplImage* srcImage=NULL;//存储原图片 IplImage*srcImage1=NULL;//存储原始图片的副本 IplImage* HSI=NULL; static IplImage* grayImage=NULL;//存储原图片灰度图 static double posdouble=0.0; IplImage* channelOneImage=NULL; IplImage* channelTwoImage=NULL; IplImage* channelThreeImage=NULL; IplImage* plateImage=NULL;//存储车牌图像 IplImage* grayPlateImage=NULL;//存储车牌灰度图像 vectorcharacterImageList;//存储7个车牌字符图像的容器vectorxList;//存储7个车牌字符的起始和结束位置

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书 分院(系)信息科学与工程专业 学生姓名学号 设计题目车牌识别系统设计 内容及要求: 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统,能够提高学生 分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几 部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元,采 集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌 照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 进度安排: 19周:Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周:课程设计选题与题目分析 20周:程序设计编程实现 20周:课程设计验收与答辩 指导教师(签字): 年月日学院院长(签字): 年月日 目录

一.课程设计目的 (3) 二.设计原理 (3) 三.详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统,能够提高学生分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。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、识别车牌号码的处理机等,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。某些牌照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之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤: a.牌照定位,定位图片中的牌照位置;

车牌识别技术的应用

车牌识别技术的应用 车牌识别技术的应用主要有以下几个方面。 1.监测报警 对于纳入“黑名单”的车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等,只需将其车牌号码输入到应用系统中,车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置,系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对,一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 2.超速违章处罚 车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚,一般用于高速公路。具体应用是:在路上设置测速监测点,抓拍超速的车辆并识别车牌号码,将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点,用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对,一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比,这种应用可以节省警力,降低执法人员的工作强度,而且安全、高效、隐蔽,司机需时刻提醒自己不能超速,极大地减少了因超速引发的事故。 3.车辆出入管理

将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况,车牌识别管理系统采用了车牌识别技术,达到不停车、免取卡,有效提高车辆出入通行效率。 4.自动放行 将指定的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费卡口、高级住宅区等。 5.高速公路收费管理 在高速路的各个出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统,车辆到达出口时再次识别其牌照并根

车牌识别(字符切割)大作业

图像处理技术

目录一.引言 (1) 二.目的和意义 (1) 三.设计原理 (1) 四.字符分割程序 (2) 五.结果 (4) 六.测试代码 (5) 七.系统的不足 (5) 八.总结 (5) 九.心得体会 (5) 十.致谢 (6) 十一.参考文献 (6)

一.引言 随着人们生活水平的不断提高,机动车辆数量大幅度增加,与之相配套的高速公路,城市路网及停车场越来越多,显著提高了人们对交通控制方面的要求。由于计算机技术的发展,信息处理水平的提高使智能交通系统成为世界交通领域研究的重要课题。其中车牌识别是智能交通系统的重要组成部分。车牌识别系统能够自动、实时地检测车辆、识别汽车车牌,从而监控车辆的收费、闯关、欠费以及各种舞弊现象。本系统为基于蓝色车牌的车牌识别系统,它能够识别非蓝色车辆的蓝底白字车牌。该系统通过车牌提取、车牌定位、预处理、字符分割、字符识别五个模块组成车牌识别系统。 二.目的和意义 通过对车牌识别系统的研究,自己开发小型车牌识别系统,虽有一定的局限性与不完整性,但可以使自己更加的熟悉MATLAB语言,激发对研究的兴趣,拓宽知识面,为自己以后的研究打下基础。在提升自身科研能力的同时,还能提高团队合作精神,清楚团队成员的分工,协调成员间的工作,为今后的团队合作研究积累经验。 三.设计原理 字符分割在此系统中有着承前启后的作用。它在前期车牌定位的基础上进行字符的分割,然后利用分割的结果进行字符的识别。字符识别的算法很多,应为车牌字符间间隔较大,不会出现字符粘连的情况,所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块,若长度大于某阈值,则认为组成该块有两个字符,需要分割。一般分割出来的字符要进行进

汽车车牌的自动检测与识别

文章编号:1005-8451(2009)11-0017-04 收稿日期:2009-04-14作者简介:陈 虹,讲师。 第18卷第11期Vol.18 No.11 研究与开发 RESEARCH AND DEVELOPMENT 计 算 机 应 用 RAILWAYCOMPUTERAPPLICATION 铁路 汽车车牌的自动检测与识别 陈 虹 (南京铁道职业技术学院 苏州校区, 苏州 215137 ) 摘 要:车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分。研究进行车牌识别的各项关键技术,提出基 于数学形态学与多特征组合分析相结合的快速汽车车牌定位方法。在分析近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,给出改进算法的BP神经网络。实验表明,该算法可以有效提高识别速度和准确率。 关键词:车牌识别系统;车牌定位;字符分割;字符识别中图分类号:TP39 文献标识码:A Auto location and recognition of car license plate CHEN Hong ( Suzhou Campus, Nanjing Institute of Railway Technology , Suzhou 215137, China ) Abstract: The Car License Plate Recognition System was an important component of Intelligent Transportation System. It was proposed a new method for car license plate location by combining morphology and multiple features. Algorithms of all modules related to LPRS were deeply studied and analyzed. An improved BP neural network was used to carry out the recognition of letters and numbers in the license plate. Key words : Car License Plate Recognition System; license plate location; character segmentation; character recognition 随着智能交通系统(Intelligent TransportationSystem,ITS)的发展,车牌识别系统(LicensePlates Recognition System,LPRS)正逐渐被应用于电子收费、出入控制和车流控制等场合。车牌识别包括车牌图像输入、车牌定位、字符分割和字符识别等几个部分。 1车牌定位 1.1图像变换及边缘检测 1.1.1图像变换 我国的车牌主要有蓝底白字,黄底黑字,黑底白字等多种颜色,受天气和光照的影响较大,用颜色作为主要的定位手段可靠性不是很强。另外彩色图像占据的存储空间往往比较大,在图像定位和识别等后续工作中将会放慢系统处理的速度,因此,要对其进行灰度转换。 彩色图像转化为灰度图像的方法有很多种,本文采用加权平均值法。赋予R、G、B不同的权值,并使R、G、B等于他们的加权平均值,即R=G=B=(WRR+WGG+WBB)/3,其中,WR、WG、WB分别是R、G、B的权值,由于人眼对绿色敏感度 指标体系和方法的要求,对全国31个省区交警部门信息化工作进行综合评价,从评价结果来看,指标体系和方法的可用性、可查性均能满足评价要求,对31个交警信息化工作的评价结果和排名情况基本与实际情况相吻合。普遍反映,通过信息化工作评价指标体系,明确了工作标准和要求,找到了工作差距,明确了信息化工作的下一步努力方向,也引起了各级领导对信息化工作的重视,评价指标体系对促进交管信息化应用建设工作发挥了 积极作用。 下一步,将根据交管信息化工作的发展情况,不断完善和改进指标体系和评价方法,促进公安交通管理信息化建设进一步发展和应用水平不断提高。 参考文献: [1]王靖亚,黄明,巩荣. 公安信息化信息安全指标体系研究[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版),2008(4):43-47.

车牌识别系统工作原理流程

识别流程 车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。 其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)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。 某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。 一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。 当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 车辆检测 车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。 采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省

开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。 系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。 若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。 武汉车牌识别 号码识别 为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤: 1、牌照定位,定位图片中的牌照位置; 2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来; 3、牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,*终组成牌照号码。 车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。

第二代一体式车牌识别系统方案

第一部分:系统介绍及应用分析 一、系统简述 随着科学技术水平的发展,视频领域已进入高清时代,我公司通过多年研究,隆重推出了高清车牌识别一体机和道闸的简单且豪华组合,使用很少的设备完成了停车场系统对固定用户和临时收费的管理要求。传统的停车场大多采用近距离读卡方式,必须停车伸手刷卡,上下坡道停车刷卡容易造成溜车、碰撞等事故,并且停车场卡片属于一种耗材,后期添加需要购买,还涉及丢卡、坏卡等情况引发的经济纠纷,在以车牌识别为主导的智能车辆管理系统中不会出现此类情况,高清车牌识别系统主要通过车牌识别技术,实现对进出车辆车牌信息的识别,每一辆出入停车场的车辆均有出入图片匹配,由系统软件根据收费方案核算收费金额并显示在道闸的显示屏上,车辆进出场时可以实现不停车通行。 整套系统使用简单、维护方便、稳定性强,采用 TCP/IP 网络通讯,布线简单、方便,大大减少了施工难度,便于设备的调试及维护。 二、车牌识别介绍 车牌识别技术以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础,建立车辆的特征模型,识别车辆特征,如号牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别,它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术,对采集到的图像信息进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并直接给出识别结果,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 车牌识别系统流程

第二部分:系统设备组成及工作逻辑 一、系统设备组成 该套系统主要由以下部分组成: 入口控制部分:X9 道闸一体机也可换其他样式速度的道闸(含高清车牌识别一体 机、聚光灯、控制主板带控制功能) 出口控制部分:X9 道闸一体机也可换其他样式速度的道闸(含高清车牌识别一体 机、聚光灯、控制主板带控制功能) 岗亭终端:电脑主机、停车场管理软件、485/232 通讯转换器 管理中心:电脑主机、停车场管理软件 二、车辆管理流程 车辆入场: ◆临时车辆 临时车辆入场时,高清车牌识别一体机远距离自动识别车牌号、记录入场时 间等,并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号,道闸远距离快速抬杆,不停车通 行进入车场;车辆通过后道闸杆自动落下。 ◆固定客户车辆 管理计算机将对应授权通道的车牌信息到车牌识别管理软件中。固定车辆进 入停车场时,车牌识别一体机自动抓拍、识别、处理车辆的车牌信息,并将识别 结果传送到管理计算机,管理计算机利用识别结果查询数据库,识别正确自动放 行车辆,并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号;车辆通过后道闸杆自动落下, 达到车辆不停车通行。 车辆出场: ◆临时车辆 临时车辆出场时,高清车牌识别一体机远距离自动识别车牌号、上传到电脑, 管理电脑自动调出该车进场的车牌及入场时间等信息,并自动计算停车时间、收 费金额,并在道闸的显示屏上显示收费金额; 收费完成后,道闸杆自动开启放行车辆,车辆通过后道闸杆自动落下; ◆固定客户车辆 固定车辆外出停车场时,车牌识别一体机自动抓拍、识别、处理车辆的车牌 信息,并将识别结果传送到管理计算机,管理计算机利用识别结果查询数据库, 识别正确自动放行车辆,并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号;车辆通过后道 闸杆自动落下,达到车辆不停车通行。

停车场车牌识别应用注意事项

停车场车牌识别应用注意事项 车牌识别技术(License Plate Recognition,LPR)以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础,建立车辆的特征模型,识别车辆特征,如号牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别。它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术,对采集到的图像信息进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并直接给出识别结果,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 车牌识别应用必备要素 1.全牌识别的必要性 牌照识别在收费系统中的应用除了防止“换卡”舞弊外,还有如下重要功能:(1)防止同车“倒卡”(两车对开倒换通行卡叫做倒卡)。判断车辆是否“倒卡”需要在网上搜索车辆的最新入口(即该部车辆最近入场的那个入口),这需要全牌识别; (2)防止通行卡流失。全牌识别以后,系统可以知道每个卡的具体流向,从而可以知道未回收的卡在哪辆车上,并可以把该车列为黑,一旦该车再次进入系统就会马上被抓出; (3)公免、军警车放行。全牌识别以后,系统可以实现公免、军警、内部车辆的自动识别和放行,杜绝收费员作弊,并提升系统的自动化水平; (4)提升系统管理水平。全牌识别以后,系统的管理可以精确到每个车辆,由此,可以使系统的管理水平发生质的飞跃。例如,异常车辆的检索查询和作弊车辆的证据检索,收费员的稽查,黑车辆的现场稽查等在没有全牌识别时是很难

实施的,而有了全牌识别则变得轻而易举。 2.硬件处理的必要性 图像的数据量极大,单纯软件处理不可能采用大量的复杂的算法,因此无法适应各种特殊情况,如全天候工作,污损车牌识别,各种环境光影响等; 3.采用专用摄像头的必要性 普通摄像头的设计是用以监视目的的,因此它的设计是针对人的视觉的,而不是针对机器处理的。而人的视觉需求和机器的识别需求往往是不一致的,例如,人眼看计算机屏幕时感觉很好,但如用计算机抓拍就完全不同,有时抓到的图像可能会仅有几条扫描线(如抓拍摄像头快门较快时),所以,要想使得系统的识别率达到更高的水平,必须设计最适合机器识别用的专用摄像机。 4.照明设计的必要性 牌照识别系统包括成像和处理识别两个关键,其中成像是基础,要想达到较高的识别水平,除了优秀的算法以外,必须有优秀的成像系统作保证。按照现在的国际识别算法水平,如果人的眼睛识别有难度,机器是绝对识别不了的。为了达到好的成像效果,必须设计好的照明方案,为了在成像瞬间,照明超过任何自然光,闪光照明是较好的选择。在太阳直射、成镜面反射或逆光时,保证成像效果的唯一办法就是加闪光照明。 5.选用彩色摄像头的必要性 (1)保证牌照颜色识别,只有有了颜色识别,才能达到整牌识别,整牌识别的必要性在第1点中已经说明了; (2)利用牌照颜色可以直接区分军警车和民用车; (3)图像数据库的图片需要有颜色;

车牌字符分割

图像处理包括图像二值化、车牌定位、字符分隔、字符识别。每一步都关系系统成功与否以及好坏。如果图片二值化不好就不方便车牌定位,如果定位的车牌图片不准确就谈不上字符的切割,字符图片切割不好就难以识别。这些应该很好理解,可见成员之间需要很好的默契。而我负责了图像处理中的字符分隔模块,起初我不知道位图形式以及如何读取位图,可见我获取信息的主动性和能力并不好。非常感谢其他组员提供了读取位图像素数据的相关方法,才能使我能放心去思考切割的算法,而不必去担心如何获取数据的问题。我使用了一种字符像素横向和纵向扫描的算法,得到字符在横向和纵向的像素分布波形,通常是缓慢的连续变化,车牌越模糊,变化越缓慢。自然,波峰是字符区,波谷是字符间的空隙区。它们的分界点并不明显,必然需要找到介于波峰与波谷之间的一个阀值,将波形变成01直方波形。那么阀值自然是个关键,如果定得不准,就可能切不出所有字符,这是我之前遇到的问题,那时我固定了阀值,使它介于平均波峰值和平均波谷值之间的某个固定点,但这通常只能切割出模糊图片的部分字符,因为有些波峰和波谷并没有被切分开来。于是我采用了另一种策略,即使用动态扫描,从最小的波谷扫到最大的波峰,并不断计算切得的波峰数量(实际就是字符数量)。然后判断这个切割数是否符合实际车牌上的字符数量,如果符合,可以停止扫描,切割位置可以明确定在波峰和波谷的变化点上。当然,我进行了各种优化,比如更多判断来排除各种车牌边框等干扰。在DOS窗口上经过反复的数据显示测试,终于得到了非常不错的字———————————————————————————————————————————— (1)利用字符像素XY方向扫描; (2)分析波形; (3)动态指定阀值; (4)获得01分布; (5)判断波形变化次数; (6)去干扰; (7)获得切割位置; 时间有限,有不完善之处可以去本人博客提问: https://www.360docs.net/doc/416568245.html,/flashforyou #pragma once #include #include //数学函数库 #include #include #include #include "stdafx.h" #include #define WIDTHBYTES(bits) (((bits)+31)/32*4) ///////////////////////////////////// typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned long DWORD; typedef long LONG;

基于Matlab的车牌识别(完整版)

基于Matlab的车牌识别 摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分,在近年来得到了很大的发展。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面,具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。 一、设计原理 车辆车牌识别系统的基本工作原理为:将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理,再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位,并分割出包含车牌字符的矩形区域,然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符,然后输入JPEG或BMP格式的数字,输出则为车牌号码的数字。车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。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、识别车牌号码的处理机等,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。某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之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出车牌位置,再将车牌中的字符分割出来进行识别,然后组成车牌号码输出。 二、设计步骤 总体步骤为: 车辆→图像采集→图像预处理→车牌定位

→字符分割→字符定位→输出结果 基本的步骤: a.车牌定位,定位图片中的车牌位置; b.车牌字符分割,把车牌中的字符分割出来; c.车牌字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成车牌号码。 车牌识别过程中,车牌颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。 (1)车牌定位: 自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个最佳的区域作为车牌区域,并将其从图象中分割出来。 流程图: (2)车牌字符分割 : 完成车牌区域的定位后,再将车牌区域分割成单个字符,然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近,并且这个位置应满足车牌的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 导入原始图像 图像预处理增强效果图像 边缘提取 车牌定位 对图像开闭运算

课程设计报告车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计 一、 二、摘要: 随这图形图像技术的发展,现在的车牌识别技术准确率越来越高,识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统,它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。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合适位置时,给出触发信号,控制抓拍。辅助光源提供辅助照明,保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理,去除噪声,并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别,最后将识别结果输出。 三、 四、设计目的和意义: 设计目的: 1、让学生巩固理论课上所学的知识,理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力,激发学生的研究潜能,提高学生的协作精神。 设计意义: 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统,能够提高学生分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。

五、 六、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。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、识别车牌号码的处理机等,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。某些牌照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之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 七、 八、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤: a.牌照定位,定位图片中的牌照位置; b.牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来; c.牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码。

基于matlab的车牌识别(含子程序)

基于matlab的车牌识别系统 一、对车辆图像进行预处理 1.载入车牌图像: function [d]=main(jpg) [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'}); if(filename == 0), return, end global FILENAME %定义全局变量 FILENAME = [pathname filename]; I=imread(FILENAME); figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下:

2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图: I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图 figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像'); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示: 3. 用roberts算子进行边缘检测: I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18,用roberts算子进行边缘检测 figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像'); 结果如下:

4.图像实施腐蚀操作: se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作,即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像'); 5.平滑图像 se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se

车牌字符识别的三种算法的比对

摘要 摘要 车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分,它在违章抓拍,不停车收费,停车场管理以及重要场所过往车辆的实时登记等方面都有重要的作用。论文从车牌字符识别的理论出发,基于MATLAB语言对现有的模板匹配,神经网络,基于向量机(SVM)等方法在字符识别过程中的优缺点以及识别率进行系统的研究。论文的主要工作如下: 1.针对车牌图片的预处理包括去噪,增强,分割,提取字符等等; 2.构建模板匹配,神经网络,基于向量机(SVM)字符识别的相关测试数据; 3.分别实现模板匹配字符识别算法,神经网络字符识别算法,基于向量机 (SVM)字符识别算法,并做相应识别率的实验,将三者的实验结果进行 比对; 4.基于MATLAB GUI做三种算法系统的界面。 关键词:车牌识别模板匹配神经网络向量机识别率

ABSTRACT ABSTRACT License plate recognition technology is the intelligent transportation system an important part of it illegal to capture, no parking, parking management, and an important place in the past, real-time vehicle registration and other aspects important role. Papers from the license plate character recognition theory, MATLAB language based on the existing template matching, neural network, based on vector machines (SVM) and other methods in the process of character recognition and the recognition rate of the advantages and disadvantages of the system. The main work is as follows: 1.Pre-treatment, including the license plate image denoising, enhancement, segmentation, extraction of character, etc. 2.Construction of template matching, neural network, based on the vector machine (SVM) test data related to character recognition; 3.Respectively, to achieve template matching algorithm for character recognition, neural network character recognition algorithm based on vector machines (SVM) algorithm for character recognition, and recognition rate accordingly experiment, the three sides to compare the experimental results; 4.Do three algorithms based on MATLAB GUI interface of the system. Keywords: License Plate Recognition Template matching Neural network Vector Recognition rate

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