车牌识别系统需求分析模板
小区车牌识别系统解决方案范例(二篇)
小区车牌识别系统解决方案范例在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。
尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。
对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。
为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。
要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。
根据碧桂园某小区商圈停车场的具体要求及实际情况，遵循实用、安全、先进、经济、可靠、可扩充原则进行设计。
该商圈共有___个车辆出入口通道，出入口通道上___高清识别一体机一套、入出口道闸一套，中心电脑一台。
通过网线或光纤将物业管理电脑电脑连接起来，可实现数据互享，相互管理和远程维护。
固定车车主可直接进行出入，同时电脑会自动将车主的资料、车辆图像、车牌抓拍识别并保存下来，入口车辆图像、车牌与出口车辆图像、车牌及___进行对比，可有效的防止汽车偷盗事件的发生。
1.1车牌识别的优点“车牌识别”无疑是智能化程度最高，使用最方便的停车场管理技术。
1、对固定车管理而言，“车牌识别”有以下优点：___彻底解决“卡管理”时，一卡多车的情况；___彻底解决“卡管理”时，卡未携带的情况；___彻底解决“卡管理”时，卡丢失带来的换卡，补卡的工作；___彻底解决“卡管理”时，卡___摆放位置的沟通工作；___其他源于卡的问题~~2、对临时车管理而言，“车牌识别”有以下优点：___彻底解决“卡管理”时，收费人员眛钱的现象；___彻底将收费人员从人工发卡的工作中解放出来，只需负责收钱——即便是配入口发卡机，也往往需要有人帮忙在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”，往往偏离了“节省人力资源的初始目的”。
车牌识别技术需求分析报告,1200字
车牌识别技术需求分析报告车牌识别技术需求分析报告一、引言车牌识别技术是一种将图像或视频中的车牌信息自动提取出来的技术，具有广泛的应用前景。
在交通管理、车辆管理、智能停车场等场景中，车牌识别技术可以提高工作效率和便利性。
本文将对车牌识别技术的需求进行分析，并针对其关键需求进行详细阐述。
二、车牌识别技术的需求分析1. 高准确率车牌识别技术的核心目标是实现对车牌信息的快速准确识别。
准确率是衡量一个车牌识别系统的重要指标，对于交通管理和车辆管理等领域来说尤为重要。
因此，高准确率是车牌识别技术的基本需求。
2. 高效性车牌识别技术需要能够在实时场景中进行快速识别，处理速度要快。
行车中的车辆需要在短时间内被有效地识别，以便及时采取相应的措施，例如交通信号控制、车辆违法查处等。
因此，高效性是车牌识别技术的重要需求。
3. 多样性适应车牌在不同地区和国家之间存在着差异，导致车牌样式的多样性。
车牌识别技术需要具备较强的适应性，能够识别并提取各种不同样式的车牌信息。
例如，在国内，车牌有7位和8位两种长度，而在国际上各个地区的车牌样式更是千差万别。
因此，多样性适应是车牌识别技术的重要需求。
4. 抗干扰能力车牌识别技术需要具备较强的抗干扰能力，能够在各种环境下识别车牌信息。
例如，夜间、雨天、雪天等复杂环境下，车牌图像质量可能不佳，容易受到光照、噪声等干扰，因此车牌识别技术需要具备强大的抗干扰能力。
5. 数据安全保密车牌识别技术需要具备良好的数据安全保密机制，确保车牌信息的隐私不被泄露。
在交通管理场景中，车牌信息涉及到个人隐私，因此必须做好数据的加密和保护工作，防止数据被非法获取和滥用。
三、关键需求分析1. 图像预处理图像预处理是车牌识别技术的关键环节。
通过对图像进行预处理，能够提高车牌的图像质量，减少干扰因素对识别结果的影响。
图像预处理需要包括图像增强、噪声消除、图像去除等处理步骤，以提高识别准确率和鲁棒性。
2. 特征提取车牌图像中包含着丰富的信息，例如车牌的颜色、字体、字符间距等。
车牌识别系统需求分析模板
车牌识别系统需求分析模板车牌识别系统需求分析文档车牌识别系统需求分析小组组长:****组员:****************目录1 引言...................................................................... .. (1)1.1编写目的...................................................................... . (1)1.2背景...................................................................... (1)1.3定义...................................................................... (1)1.4参考资料........................................................................................................... 1 2 任务概述...................................................................... . (2)2.1目标...................................................................... (2)2.2用户的特点...................................................................... (2).................................................................... ... 2 2.3假定和约束................................3 用例分析(或数据流程分析)..................................................................... (3)3.1 系统Actor分析...................................................................... . (3)3.2 系统用例描述...................................................................... ............................ 3 4 动态行为模型...................................................................... .................................... 10 5 系统流程分析...................................................................... .................................... 12 6 系统开发及运行环境规定...................................................................... ................ 15 7 小结...................................................................... (16)- I -1 引言1.1编写目的目的:文档编写详细的描述了整个车牌定位与识别的过程，能够帮助使用该系统的人员快速了解该系统的用法。
《2024年基于深度学习的实时车辆信息识别系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的实时车辆信息识别系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的发展，车辆信息识别技术在智能交通、自动驾驶、车辆监控等领域得到了广泛应用。
本文将介绍一种基于深度学习的实时车辆信息识别系统，该系统能够有效地识别车辆类型、车牌号码、车辆颜色等关键信息，为交通管理、安全监控等提供有力支持。
二、系统需求分析在系统设计之前，我们需要对需求进行详细的分析。
本系统主要面向交通管理部门和安全监控部门，需要实时地识别车辆信息。
因此，系统的需求主要包括以下几个方面：1. 实时性：系统需要具备较高的实时性，能够快速地处理图像并提取出车辆信息。
2. 准确性：系统需要具备较高的准确性，能够准确地识别出车辆类型、车牌号码、车辆颜色等信息。
3. 稳定性：系统需要具备较高的稳定性，能够在不同的环境下稳定地运行。
三、系统设计根据需求分析，我们设计了以下系统架构：1. 数据预处理模块：该模块主要负责接收图像数据，并进行预处理，如去噪、二值化等操作，以便后续的图像处理。
2. 深度学习模型模块：该模块是系统的核心部分，采用深度学习算法对预处理后的图像进行特征提取和分类识别。
我们采用了卷积神经网络（CNN）模型，通过大量的训练数据来提高模型的准确性和泛化能力。
3. 信息处理与输出模块：该模块主要负责将识别出的车辆信息进行整理和输出，以便后续的交通管理和安全监控等应用。
四、深度学习模型实现在深度学习模型实现方面，我们采用了以下步骤：1. 数据集准备：收集大量的车辆图像数据，并进行标注，以便训练模型。
2. 模型构建：采用卷积神经网络（CNN）模型进行构建，包括卷积层、池化层、全连接层等。
3. 模型训练：使用大量的训练数据对模型进行训练，通过调整模型的参数来提高模型的准确性和泛化能力。
4. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，确保模型的准确性和稳定性。
五、实时性优化为了确保系统的实时性，我们采取了以下措施：1. 采用高性能的硬件设备，如高性能计算机和高速相机等。
车牌识别系统需求规格说明书
车牌识别系统需求规格说明书一、引言1.1 编写目的随着经济发展和人民生活水平的不断提高，汽车数量急剧增加，城市与城市之间的车辆流动也变得越来越频繁。
一些严重问题如交通堵塞、交通事故发生率居高不下也频频发生。
为了从根本上解决问题，世界各国都早已开始研究智能交通系统。
智能交通系统为解决当前紧迫的交通问题提供了关键的技术，其中车牌识别是其中最关键技术之一，在各级公路和城市交通管理都有广泛运用，具有巨大的经济价值和现实意义。
1.2 项目背景2009级数字图像处理大作业1.3 参考文献（1）姚蕾，车牌识别系统的软件设计与实现，硕士学位论文，上海交通大学，2009/12 月（2）王卫，基于颜色特征的车牌快速定位，计算机工程与应用，2006（3）山美娟车牌识别中的图像定位及分割方法网络财富2010/11 期（4）毛晓蛟车牌识别系统的研究与实现电脑编程技巧与维护2010/14 期二、任务描述2.1 目标（1）完成一个完整的软件系统（2）实现基本功能（3）性能上可接受2.2 运行环境实现在Windows操作系统下可运行的软件三、功能需求3.1车牌定位3.1.1 概述车牌定位是在一个复杂背景的图像找到车牌素的区域，作为车牌识别的第一步，定位的结果直接影响到整个系统的性能。
3.1.2 功能描述（1）图像预处理图像预处理是对原始图像进行滤波和增强，把处于复杂背景下的图像进行效果增强和滤波处理。
（2）车牌区域搜索搜索整幅图像中可能包含车牌的若干区域，剔除非牌照区域。
（3）车牌定位车牌定位是从一张复杂背景的图像中找到车牌所在的区域，其关键在于寻找车牌特征，主要分为基于纹理特征和基于颜色特征。
车牌纹理特征可以用不同的方法来描述：车牌灰度图像的边缘、图像水平方向上的方差、水平方向上的梯度等。
由于纹理特征比较稳定而且易于提取，所以用纹理特征作为车牌的主要特征。
3.2 车牌字符分割3.2.1 概述车牌字符分割作为车牌识别得到结果的重要部分其准确性直接关系到整个系统的效率。
2024年车牌识别系统市场需求分析
2024年车牌识别系统市场需求分析1. 引言车牌识别系统是一种通过图像识别技术自动检测、识别和处理车辆车牌的系统。
随着交通管理的日益重要和智能化水平的提高，车牌识别系统在市场上的需求日益增长。
本文将对车牌识别系统市场需求进行分析。
2. 市场规模及增长趋势根据市场研究报告，全球车牌识别系统市场规模正不断增长。
目前，该市场已经发展成熟，在各个领域均有广泛应用。
2.1 市场规模根据预测，车牌识别系统市场规模预计在未来几年将达到xx亿美元。
2.2 增长趋势车牌识别系统市场呈现出以下几个增长趋势： - 政府投资促进市场增长：政府在交通管理领域的投资不断增加，车牌识别系统作为一种重要的监管工具，市场需求逐渐上升。
- 技术发展带动需求增长：车牌识别系统涉及到多项技术，如图像处理、模式识别等，随着这些技术的不断发展和成熟，市场需求也将持续增加。
- 安全需求推动市场增长：车牌识别系统在安全领域具有重要的应用价值，如交通违法监控、车辆追踪等，这些安全需求也将推动市场的增长。
3. 市场应用领域车牌识别系统具有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面：3.1 交通管理车牌识别系统在交通管理领域应用广泛，可用于自动化收费系统、交通违法监控等。
这些应用可以提高交通管理的效率和准确性。
3.2 停车场管理车牌识别系统能够用于停车场管理，实现自动停车场入场和出场识别，减少人工干预，提高运营效率。
3.3 安防监控车牌识别系统可用于安防监控，通过检测和识别车辆的车牌号码，实现车辆追踪和高效安全管理。
3.4 公共安全车牌识别系统还可用于公共安全领域，如寻找失踪儿童、查找嫌疑车辆等，对维护社会安全发挥重要作用。
4. 市场竞争格局车牌识别系统市场竞争激烈，主要由一些知名的技术公司和解决方案提供商垄断。
这些公司通过不断的技术创新和市场推广，保持了一定的竞争优势。
5. 市场挑战与机遇车牌识别系统市场面临一些挑战，如技术复杂、隐私问题等。
但同时也带来了一些机遇，如智能化交通管理的需求增长、安防监控市场的扩大等。
车牌识别服务器-需求分析说明书
车牌识别服务器需求分析说明书主要变更记录目录第1章、引言 (1)1.1目的和范围 (1)1.2文档约定 (1)第2章、术语、定义和缩略语 (2)2.1术语、定义 (2)2.2缩略语 (2)2.3参考资料 (2)第3章、综合描述 (3)3.1产品定位 (3)3.1.1市场定位 (3)3.1.2应用定位 (3)3.1.3运行环境 (4)3.2项目进度关键路径 (4)第4章、具体需求 (5)4.1功能/性能相关需求 (6)4.1.1接收前端图片 (6)4.1.2识别图片 (7)4.1.3提供后台图片查看功能 (9)4.2易用性相关需求 (10)4.2.1方便的设置界面 (10)4.3保证性相关需求 (12)4.3.1支持30台设备数据 (12)第5章、验收准则 (14)第6章、附件 (15)第1章、引言1.1 目的和范围本文档说明车牌识别服务器的功能、性能等方面的需求。
定义车牌识别服务器与后台、前端图像采集终端的通讯协议；各类文件的命名规范；以及与用户的接口。
1.2 文档约定第2章、术语、定义和缩略语2.1 术语、定义闯红灯系统中图片与录像放置路径相同，对闯红灯系统的录像不再单独说明；2.2 缩略语2.3 参考资料第3章、综合描述3.1 产品定位3.1.1 市场定位本产品全名“车牌识别服务器”，是卡口、超速、闯红灯系统中的一个组件。
系统由高清摄像机、摄像机控制器、图像采集终端、车牌识别服务器、后台几个部分组成。
支持前端设备如下：高清卡口系统、高清超速系统、高清闯红灯系统、嵌入式数码连拍闯红灯系统、嵌入式数码连拍超速系统。
3.1.2 应用定位系统示意图如下：3.1.3 运行环境硬件环境：采用Core 2四核处理器，4G内存，1T硬盘1个（根据用户配置，可以更换硬盘容量），识别加密狗。
软件环境：Linux Fedora Core 8操作系统，VSFTPD，Apache Web Server。
物理环境：车牌识别服务器可以布置在前端路面，也可以布置在后端机房。
车牌自动识别(软识别及百万高清硬识别一体机)管理系统方案_图(精)
百万高清车牌自动识别管理系统技术方案第1章前言随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展,用户对停车场管理的要求越来越高。
过去的人工管理方式已经不适应现代化发展的需要,针对目前快节奏,高速度的工作模式,要求管理方法和制度要有一个根本的改善,这种改善不但要适应用各种特殊停车场、大院及政府机关的需求,也要适应社会的需求,要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。
但是目前任何高科技产品都不能完全代替人类的手工操作,不能完全取代人的思维,更不能与人的思维方式相吻合。
因此我们在做自动化管理系统的设计时,要尽可能地强调自动化手段,但又不可忽略人工干预的因素,二者巧妙地结合起来,可达到事半功倍的效果。
本设计方案就是基于以上的思想基础,针对停车场、大院管理的实际情况,结合各种现代化高科技手段完成的。
我们的目标是为用户的停车场车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。
我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。
此设计方案着重考虑了识别的准确性,及车牌自动识别器在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入,既考虑到用户的需求,又囊括了各种高科技技术,而且增加了一些管理手段,尽可能地为用户提供完善一个的停车场车辆管理系统。
第2章用户需求分析在现代化停车场管理中,涉及到各方面的管理,其中车辆的管理是一个重要的方面。
尤其是对特殊停车场、商业性停车场、大院及政府机关而言,要求对各种车辆实时地进行严格的管理,对其出入的时间进行严格的监视,并对各类车辆进行登记(包括内部车辆和外部车辆和识别,如为内部车辆则正常放行,如外部车辆则需要进行记录、检查后做出放行或阻挡的处理或者将作为时租车,并将各种信息输入到数据库。
对大规模的营区中,各种出入的车辆较多,如每辆车都要进行人工判断,既费时,又不利于管理和查询,保卫工作比较困难,效率低下。
为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关等不相称的管理模式,需要尽快实现停车场保安工作的自动化、智能化,并以计算机网络的形式进行管理,对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。
2024年车牌识别系统市场调查报告
2024年车牌识别系统市场调查报告1. 引言车牌识别系统是一种利用图像处理和模式识别技术，自动识别和提取车辆上的车牌号码的系统。
它在交通管理、安防监控、停车管理等领域有着广泛的应用。
本报告旨在进行车牌识别系统市场调查，分析市场规模、增长趋势、竞争格局和发展前景等，为投资者和相关行业提供参考。
2. 市场规模与增长趋势根据市场研究公司的数据，车牌识别系统市场在过去几年内保持了快速增长的态势。
截至2020年，全球车牌识别系统市场规模约为100亿美元，预计到2025年将达到170亿美元，年复合增长率达到11%。
市场规模的快速增长主要受益于以下几个因素：•交通拥堵和安全需求的增加•城市化进程的推动•技术的不断进步和成本的降低•政府对智能交通和安防系统的投资增加3. 市场竞争格局车牌识别系统市场具有一定的竞争性，主要由以下几个主要参与者组成：•厂商1: XXX公司是全球领先的车牌识别系统供应商，其产品性能和稳定性在行业内享有较高声誉。
•厂商2: XXX公司是国内一家知名的车牌识别系统厂商，其产品覆盖范围广，市场份额领先。
•厂商3: XXX公司是新兴的科技公司，与人工智能及深度学习技术结合，提供具有高精度和快速响应的车牌识别系统。
市场竞争格局相对较为稳定，市场份额集中在少数几家厂商手中。
与此同时，行业内不断涌现新的科技公司，这些公司凭借先进的技术和创新的解决方案，正在逐渐与传统厂商形成竞争。
未来竞争将更加激烈，技术创新和产品差异化将成为厂商间争夺市场份额的关键。
4. 市场发展前景车牌识别系统市场未来有望继续保持快速增长的势头。
以下是市场发展前景的几个主要因素：•市场需求持续增加：交通拥堵、车辆盗窃、违法行为等问题仍然存在，对车牌识别系统的需求将持续增加。
•技术进步与成本降低：随着人工智能和图像处理技术的进步，车牌识别系统的性能和成本将得到进一步改善，进而推动市场发展。
•政府投资和政策支持：政府对智能交通和安防领域的投资将进一步激发市场的发展，并提供政策支持。
车牌识别可行性分析
车牌识别可行性分析车牌识别技术是指利用计算机视觉技术对车辆的车牌进行自动识别和提取的一种技术。
它在交通管理、安全监控、智能停车等方面有着广泛的应用前景。
本文将对车牌识别的可行性进行分析，从技术、成本和法律等方面进行探讨。
一、技术可行性车牌识别技术基于计算机视觉和图像处理技术，通过对车辆图像进行预处理、特征提取和模式识别等步骤来实现对车牌的自动识别。
近年来，随着计算机算力的提升和深度学习技术的快速发展，车牌识别技术已经取得了显著的进展。
目前，基于深度学习的车牌识别算法已经能够在复杂的场景下实现准确的车牌检测和识别。
因此，技术上实现车牌识别是可行的。
二、成本可行性在车牌识别系统的建设中，成本是一个重要的考虑因素。
成本包括硬件设备、软件开发和系统维护等方面。
硬件设备主要包括摄像头、服务器和存储设备等，其中服务器的性能对于系统的实时性和准确性有着重要的影响。
软件开发主要涉及算法研究、图像处理和数据库设计等。
系统维护则需要专业的技术人员进行日常维护和升级。
综上所述，车牌识别系统的建设和维护成本较高，但随着技术的发展和市场竞争的加剧，成本逐渐下降，因此成本可行性较高。
三、法律可行性车牌识别涉及到隐私保护和个人信息的处理，因此在法律层面上需要严格遵守相关规定。
根据《中华人民共和国道路交通安全法》和《公安部关于道路交通安全违法行为处理的规定》，车牌识别技术只能用于交通管理和违法行为监控等合法用途，不能用于其他非法用途。
此外，车牌识别系统需要保障个人信息的安全，并且明确规定信息的存储周期和使用范围。
因此，在法律规定的框架下合法使用车牌识别技术是可行的。
综上所述，从技术、成本和法律等方面分析，车牌识别具备良好的可行性。
随着技术的不断进步和成本的降低，车牌识别技术将在交通管理、安全监控等领域得到广泛应用。
然而，需要强调的是，车牌识别技术的使用应该严格遵守法律法规，并保护好个人信息的安全，确保合法、合规的使用环境。
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车牌识别系统需求分析文档车牌识别系统需求分析小组组长：****组员：****************目录1 引言 (1)1.1编写目的 (1)1.2背景 (1)1.3定义 (1)1.4参考资料 (1)2 任务概述 (2)2.1目标 (2)2.2用户的特点 (2)2.3假定和约束 (2)3 用例分析(或数据流程分析) (3)3.1 系统Actor分析 (3)3.2 系统用例描述 (3)4 动态行为模型 (10)5 系统流程分析 (12)6 系统开发及运行环境规定 (15)7 小结 (16)1 引言1.1编写目的目的：文档编写详细的描述了整个车牌定位与识别的过程，能够帮助使用该系统的人员快速了解该系统的用法。
面向人员：需要利用车牌定位与识别系统进行机器学习的学生。
需要用车牌系统去识别车牌的交通警察“车牌定位与识别系统”管理员1.2背景系统名称:车牌定位与识别系统系统开发者:“车牌定位和识别系统”开发组。
该系统基于opencv2.4.8版本和Visual Studio2013开发。
依赖于opencv2.4.8 1.3定义SVM:支持向量机ANN:人工神经网络高斯模糊二值化灰度化Soble算子1.4参考资料《软件工程》Ian Sommerville著程成等译机械工业出版社《软件工程及应用》张斌、郭军主编东北大学出版社2 任务概述2.1目标通过视频图象的检测与识别,可以实时检测交通违章现象、识别违章车辆的车牌号码，为公安交通管理部门提供强有力的执法证据。
因此，研究交通图象检测与处理方法对智能交通运输系统的发展具有重要的推动作用。
本系统着力对车牌的识别过程进行研究和实现，最终能够识别出图片上的车牌信息。
此外，本系统涉及到机器学习的内容，因此可以供喜欢机器学习的学生进行学习。
2.2用户的特点该系统的目标用户为交通警察、学生和管理人员，对于交通警察和学生来说只需能熟练操作电脑即可，对于管理人员则需要掌握机器学习相关知识。
2.3假定和约束该系统在Windows系统下开发，但会受到经费、寿命、社会等因素限制，预计开发期限为1年，使用期限为5年以上。
3 用例分析(或数据流程分析)3.1 系统Actor分析通过系统分析，我们有以下三个Actor，包括研究生，交通警察和系统管理员。
（1）研究生想利用这个系统进行相关机器学习与计算机视觉研究的学生，他可以得到系统中支持向量机（SVM），人工神经网络(ANN)的训练参数，以便他自己进行研究。
他可以得到系统中间输出结果，经过图像处理的车牌矩形块作为数据来源进行学生自己的训练数据。
可以得到中间结果SVM判断出来的车牌区域，作为自己研究字符块处理的数据来源。
可以得到系统中间结果切割后的字符块处理，作为自己训练人工神经网络的输入数据来源。
（2）交通警察利用该系统进行平时交通中违规车辆车牌的自动检测。
可以根据监视器抓拍的图片进行批量导入系统，得到车辆车牌号信息进行存档。
也可以根据检测效果上传检测效果不好的图片给系统。
（3）系统管理员可以对系统中支持向量机和人工神经网络模型进行设置参数，便于得到好的训练效果。
可以对不同的环境图片进行不同的SVM和ANN训练，以便使系统有更好的鲁棒性。
系统管理员可以有权查看交通警察传来的图片进行重新训练模型用来改善效果。
3.2 系统用例描述列出所有用例及其用例描述：学生用例图如图3.1：图3.1 学生用例图（1）获取训练参数相关研究的学生通过该系统获取训练参数的过程。
用例说明如表3.1所示。
表3.1 获取训练参数用例说明用例名称获取训练参数用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件流获取SVM和ANN模型训练参数学生学生主动使用该系统学生得到SVM和ANN训练参数1.进入获取参数界面2.点击获取参数选型3.提交4.系统返回SVM和ANN训练参数获取参数数据错误（2）获取可能车牌区域当执行完颜色定位和sobel算子定位后，利用已经训练好的SVM模型可以得到原始图片中的车牌区域。
用例说明如表3.2所示。
表3.2 获取可能车牌区域用例说明用例名称获取可能车牌区域用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件流获取原始图片中可能车牌区域学生学生主动使用该系统得到一系列矩形区域1.学生进入获取车牌区域界面2.点击获取车牌区域选项3.提交获取车牌区域失败（3）获取切割后的字符块根据前面得到的矩形块进行形态学处理，分割成一系列字符块，作为学生训练自己神经网络的输入数，用例说明如表3.3所示。
表3.3 获取切割后的字符块用例说明用例名称获取切割后的字符块用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件根据形态学处理，分割成一系列字符块学生学生主动使用该系统得到一系列字符块数据1.学生进入获取字符块数据界面2.点击获取字符块数据选项3.提交获取字符块数据失败（3）获取车牌获取SVM模型检测出来的车牌，用例说明如表3.4所示。
表3.4 获取切割后的字符块用例说明用例名称获取车牌用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件获取SVM模型检测出来的车牌学生学生主动使用该系统得到一系列车牌数据1.学生进入获取车牌块界面2.点击获取车牌数据选项3.提交获取车牌数据失败交通警察用例图如图3.2：图3.2 交通警察用例图（1）识别车牌交通警察使用该系统进入识别车牌界面，获取每张图片中车牌号的具体信息进行后续处理，用例说明如表3.5所示。
表3.5 识别车牌用例图说明用例名称识别车牌用例描述主执行者触发条件后置条件得到图片中车牌的车牌号码交通警察交通警察主动使用该系统获取到的车牌号存入文件或数据库基本事件流异常事件1.交通警察进入识别车牌界面2.选取识别车牌选项3.提交SVM或者ANN模型训练出错（2）上传处理效果不良的图片根据系统识别车牌号与实际车牌号码进行比对，处理效果不好的图片上传给系统，用例说明如表3.6所示。
表3.6 获取切割后的字符块用例说明用例名称上传处理效果不良的图片用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件根据系统识别车牌号与实际车牌号码进行比对，处理效果不好的图片上传给系统交通警察交通警察主动使用该系统上传效果不良的图片1.交通警察进入上传图片界面2.点击上传图片选项3.提交识别车牌号码出错管理员用例图如图3.3：图3.3 管理员用例图（1）设置参数管理员通过设置参数，使得训练支持向量机和神经网络模型的参数最优，从而得到性能最优的模型，用例说明如表3.7所示。
表3.7 设置参数用例图说明用例名称设置参数用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件设置系统中机器学习模型的参数管理员管理员定期更新系统得到更新后的识别系统1.管理员进入设置参数界面2.选取设置参数选项3.提交参数设置错误，训练出错误的模型（2）得到图片管理员得到交通警察上传的图片，用例说明如表3.8所示。
表3.8 得到图片用例图说明用例名称得到图片用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件得到交通警察上传的图片管理员时间触发，管理员定期维护系统得到了交通警察上传的图片1.管理员进入获取图片界面2.选取获取图片选项3.提交无上传图片存在（3）训练模型管理员通过选取训练数据，调试最优参数，重新训练模型，用例说明如表3.9所示。
表3.9 训练模型用例图说明用例名称训练模型用例描述主执行者触发条件后置条件基本事件流异常事件重新训练SVM和ANN模型管理员管理员定期更新系统得到更新后的系统版本1.管理员进入识别训练模型界面2.选取训练模型选项3.提交训练数据错误，训练过程无法收敛。
4 动态行为模型(1)管理员操作时的状态变迁图如图4.1：图4.1管理员操作时的状态变迁图（2）交通警察操作时的状态变迁图如图4.2：图4.2交通警察操作时的状态变迁图（3）动态行为建模总体设计如图4.3：图4.3 行为建模总体设计5 系统流程分析（1） 车牌Soble 定位流程图如图5.1：开始对图像进行高斯模糊图像灰度化图像二值化图像闭操作取出可能的矩形轮廓是否还有更多轮廓对轮廓求外接矩形是矩形尺寸是否满足条件丢弃矩形否取矩形的偏斜角度是偏斜角度是否过大矩形旋转是统一尺寸输出结束否对图像进行Sobel 运算图5.1 车牌Soble 定位流程图（2）车牌颜色定位流程图如图5.2：开始对图片进行高斯模糊颜色模板匹配得到灰度图图像二值化图像闭操作取出可能的矩形轮廓是否还有更多轮廓否是对轮廓求外接矩形否矩形尺寸是否满足条件丢弃矩形是取矩形的偏斜角度偏斜角度是否过大是矩形旋转统一尺寸输出结束图5.2 车牌颜色定位流程图（3）字符分割流程图如图5.3：开始车牌图片灰度化颜色判断图片二值化取轮廓取外接矩形截取图块结束图5.3 字符分割流程图6 系统开发及运行环境规定系统运行的硬件环境如表6.1所示，软件开发平台如表6.2所示表6.1 系统运行硬件环境表环境配置CPU内存硬盘Intel(R) Core(TM) i5-4200M 2.50 GHz及以上4G500G操作系统Win 7或以上版本表6.2 软件开发平台表软件说明Visual Studio 2013 opencv 2.4.8 系统开发平台图像处理函数库7 小结本系统属于核心工具，主要面向研究者、交通警察和系统本身的管理者。
其中研究者包过学生、老师等等研究人员，他们可以输入照片，然后从系统中获取各部分结果，用于训练自己的系统。
比如得到图像切割和抗扭斜后的结果，然后用于自己研究后续的图像分类，训练自己的SVM分类器。
而交通警察是属于普通的用户，不能得到系统的中间结果，只能做输入，并保存结果到数据库或者本地文件。
系统管理者可以修改SVM、ANN的系统参数，或者根据已有数据重新训练参数，还可以接收用户上传的处理效果不良的图片，作为后续系统改进的数据。
本系统除了上述的功能需求外，还包含了一些非功能性需求，包过可维护性，当软件运行发生错误时，能够快速、准确对其定位、诊断和修改恢复。
还有可复用性，该软件可以很容易的移植到各类车牌识别系统中，作为核心照片处理代码。