基于QT的车牌识别系统设计与实现
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现
基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现摘要：随着智能交通系统的快速发展，汽车车牌识别技术在交通管理、停车场管理等领域发挥着重要作用。
本文设计并实现了一种基于深度学习的汽车车牌识别系统，该系统能够准确、快速地识别汽车车牌号码，提高交通管理的效率和智能化水平。
本文详细介绍了系统的总体设计、关键技术、功能模块以及系统测试等方面的内容。
关键词：深度学习；汽车车牌识别；智能交通系统一、引言汽车车牌识别是智能交通系统中的一个重要组成部分，它可以实现对车辆的自动识别和管理，提高交通管理的效率和准确性。
传统的车牌识别方法主要基于图像处理和模式识别技术，存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为研究热点。
深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，可以有效地提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
二、系统总体设计（一）设计目标本系统的设计目标是实现一个高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，能够在不同的光照、角度和天气条件下准确识别汽车车牌号码。
具体目标包括：1.识别准确率高：系统的识别准确率应达到 95% 以上。
2.识别速度快：系统的识别速度应在 1 秒以内。
3.鲁棒性强：系统应能够在不同的光照、角度和天气条件下稳定工作。
4.易于部署和维护：系统应具有良好的可扩展性和可维护性，便于部署和维护。
（二）系统架构本系统采用客户端 / 服务器架构，主要由车牌图像采集模块、车牌识别模块和数据库管理模块组成。
车牌图像采集模块负责采集汽车车牌图像，并将图像传输到车牌识别模块进行识别。
车牌识别模块采用深度学习算法对车牌图像进行识别，识别结果存储到数据库管理模块中。
数据库管理模块负责管理车牌识别结果，并提供查询和统计功能。
（三）工作流程1.车牌图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备采集汽车车牌图像。
2.图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，以提高图像质量。
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计与实现
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计与实现摘要：随着交通工具的增加和交通管理的必要性，车牌识别系统已经成为交通管理领域内的重要技术之一。
本文基于机器视觉技术提出了一种智能车牌识别系统设计与实现方案。
该系统能够自动检测并识别车辆的车牌信息，以提供高效和准确的交通管理服务。
通过图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤，该系统实现了对车牌信息的自动识别，并能够在复杂环境下具有较高的鲁棒性和准确性。
关键词：智能车牌识别；机器视觉；车牌定位；字符分割；字符识别1. 引言随着车辆数量的不断增加，交通拥堵和交通违法问题日益凸显，开发智能车牌识别系统成为解决交通管理难题的一种重要手段。
车牌识别系统通过运用计算机视觉和模式识别等技术，可以自动检测并识别车牌上的字符信息，以提供高效、准确的交通管理服务。
2. 系统设计智能车牌识别系统主要包括图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
具体设计方案如下：2.1 图像采集智能车牌识别系统首先需要获取车辆图像。
可以使用摄像机进行实时拍摄，或者利用图像库进行离线处理。
在图像采集过程中，需要注意摄像机角度、光照条件和拍摄距离，以保证获取到清晰度高、光照均匀的车辆图像。
2.2 车牌定位车牌定位是智能车牌识别系统中的关键步骤。
通过分析获取到的车辆图像，系统需要能够准确地定位到车牌的位置。
车牌一般位于车辆的前后部分，且具有一定的尺寸和颜色特征。
可以利用图像处理技术，如边缘检测、颜色识别、形状匹配等方法，来进行车牌的定位，并将车牌位置信息传递到下一步。
2.3 字符分割字符分割是将定位到的车牌图像中的字符区域分割出来的过程。
字符分割一般通过利用图像处理技术来实现，如基于边缘、颜色或者形状等特征的分割方法。
在字符分割过程中需要注意字符之间的间距和字符形状的差异，以克服字符粘连等问题，确保字符能够正确地分割出来。
2.4 字符识别字符识别是将分割出的字符区域转化为字符信息的过程。
由于车牌字符的大小、字体和字符形式多样，字符识别是智能车牌识别系统中最具挑战性的环节之一。
一种基于深度学习的车牌识别系统设计与实现
一种基于深度学习的车牌识别系统设计与实现摘要：车牌识别系统在交通管理、安全监控以及智能停车等领域具有重要应用价值。
本文基于深度学习技术，设计并实现了一种高效准确的车牌识别系统。
该系统通过卷积神经网络（CNN）实现车牌图像的特征提取和分类识别，采用数据预处理、训练集构建和模型训练等步骤，提高了识别准确度和效率。
实验结果表明，该系统在不同环境下具有较高的鲁棒性和识别率，能够满足实际应用需求。
1. 引言车牌识别系统在智能交通系统和视频监控系统中起着重要作用。
传统的车牌识别方法通常依赖于手工设计的特征提取和分类算法，由于车牌图像的差异性和复杂性，传统方法存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。
深度学习技术的发展为车牌识别系统的性能提升带来了新的机遇。
因此，本文设计了一种基于深度学习的车牌识别系统，通过使用卷积神经网络实现车牌图像的特征提取和分类识别，以提高识别准确度和鲁棒性。
2. 车牌识别系统设计2.1 数据预处理为了提高车牌识别系统的准确度，首先进行图像数据的预处理。
预处理步骤包括图像灰度化、图像二值化、车牌区域检测等。
图像灰度化可以将车牌图像转化为灰度图像，减少处理复杂度。
图像二值化可以将灰度图像转化为二值图像，突出车牌图像的边缘和车牌字符。
车牌区域检测使用目标检测算法定位车牌在图像中的位置，并将其标记出来。
2.2 训练集构建为了实现车牌字符的分类识别，需要通过构建一个包含各类车牌字符样本的训练集来进行模型训练。
训练集构建包括车牌字符样本收集、标注和扩增等步骤。
车牌字符样本的收集可以从公开数据库或者实际场景中获取。
标注是为了给每个车牌字符样本打上相应的标签，以便训练模型进行分类。
扩增是为了增加训练集的样本多样性，可以通过图像旋转、翻转、缩放等方式对车牌字符样本进行变换。
2.3 模型训练在深度学习车牌识别系统中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。
CNN是一种前馈神经网络，通过卷积层、池化层和全连接层等网络结构，可以对图像进行特征提取和分类。
智能车牌识别系统的设计与实现
智能车牌识别系统的设计与实现智能车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术和人工智能算法的应用，它能够实时准确地识别车辆的车牌信息。
随着城市交通的快速发展和车辆数量的增加，传统的人工车牌识别方法已经无法满足大规模、高效率的需求。
因此，智能车牌识别系统应运而生，成为现代交通管理和安全监控的重要工具。
设计智能车牌识别系统的关键步骤包括图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别。
首先，系统需要通过摄像机等设备获取车辆的图像。
随后，系统通过图像处理算法，对图像进行预处理和车牌定位，以确定车牌的位置和大小。
接下来，系统使用字符分割算法将车牌上的字符分割出来，并进一步对字符进行预处理。
最后，系统利用字符识别算法，将分割后的字符识别为相应的字符或数字。
在图像采集方面，智能车牌识别系统一般使用高清摄像机或摄像头来获取车辆图像。
为了保证图像的质量，摄像机需要具备良好的分辨率和对比度，并能够适应各种光照条件。
此外，为了提高系统的鲁棒性，还可以采用多个摄像头进行图像采集，以覆盖更大的区域。
车牌定位是智能车牌识别系统的一个重要环节。
车牌在图像中的位置和大小不固定，而且可能被其他物体遮挡，因此车牌定位算法需要具备一定的鲁棒性和准确性。
常用的车牌定位算法包括基于颜色和形状的方法。
基于颜色的方法利用车牌的颜色特征，通过颜色分割和形态学处理等步骤，将车牌从图像中分离出来。
基于形状的方法则通过提取车牌的形状特征，再结合机器学习算法，对图像进行分类和判别。
字符分割是智能车牌识别系统的一个关键步骤。
车牌上的字符排列方式多样，字符之间可能存在重叠或交叉，这给字符分割带来了一定的困难。
为了解决这个问题，可以采用基于垂直投影和水平投影的字符分割算法。
首先，通过垂直投影将车牌上的字符分割成若干个垂直区域。
然后，通过水平投影将每个垂直区域分割成各个字符。
最后，根据字符的大小和形状进行进一步的筛选和调整，以确保字符的完整性和准确性。
字符识别是智能车牌识别系统的核心任务。
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计引言随着人工智能技术的快速发展，基于机器视觉的智能车牌识别系统已经成为了现实。
这种系统利用计算机视觉技术，将车辆图片中的车牌信息自动识别出来，为交通安全、停车管理以及智能交通系统的发展提供了重要的支持。
本文将详细介绍一个基于机器视觉的智能车牌识别系统的设计。
一、系统原理智能车牌识别系统的核心原理是利用计算机视觉技术对车辆图片进行处理和分析，提取出车牌上的字符信息。
整个系统的流程可以分为以下几个步骤：1. 图像采集与预处理：首先，系统需要获取车辆图片，可以通过摄像头或者视频设备进行采集。
采集后，需要对图片进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续字符识别的准确性。
2. 车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，它的目标是将车牌从整个图片中分割出来。
这一步主要依靠图像处理算法实现，包括颜色梯度、边缘检测、形态学处理等，以提取出车牌的位置信息。
3. 字符分割：在车牌定位的基础上，需要将车牌上的字符分割开来。
字符分割也是利用图像处理算法完成的，可以使用边缘信息、区域划分等方法，将字符分割成单个的图像块。
4. 字符识别：字符识别是整个系统的核心任务，它的目标是将字符图像识别出来，转化成对应的文本信息。
基于机器学习和深度学习的方法被广泛应用于字符识别任务，可以使用卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN)等方法进行训练和识别。
5. 结果输出与存储：最后，系统将识别结果输出并存储，可以通过显示在屏幕上或者保存到数据库中的方式呈现给用户或者其他系统。
二、关键技术1. 图像处理算法：图像处理是智能车牌识别系统中的重要环节，其中车牌定位和字符分割是关键步骤。
常用的图像处理算法包括Sobel算子、Canny算子、形态学操作等，它们能够通过对图像进行边缘检测、形态学操作等操作，实现对车牌的定位和字符的分割。
2. 字符识别算法：字符识别是智能车牌识别系统的核心任务，采用机器学习和深度学习算法可以提高识别准确率。
《2024年基于车牌识别的智能矿区车辆管理系统的设计与实现》范文
《基于车牌识别的智能矿区车辆管理系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的发展，智能化和数字化成为各行各业发展的重要趋势。
特别是在矿山这样的高强度工作环境下，通过采用先进的智能化管理系统可以大幅度提升矿区的安全性和生产效率。
基于车牌识别的智能矿区车辆管理系统，通过结合计算机视觉、图像处理和大数据分析等技术，实现了对矿区车辆的高效管理和安全监控。
本文将详细介绍该系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 系统架构设计该系统主要采用模块化设计思想，主要包括前端车牌识别模块、数据处理与存储模块、管理系统界面展示模块以及系统维护与升级模块等。
各模块之间通过接口进行数据交互，保证系统的稳定性和可扩展性。
2. 车牌识别技术车牌识别技术是本系统的核心技术，采用先进的深度学习算法进行训练和优化。
系统通过对车牌进行图像预处理、特征提取、模型训练等步骤，实现对车牌的快速、准确识别。
同时，系统还具备对多种车型、多种颜色车牌的识别能力，确保对不同条件下的车牌都能够进行有效识别。
3. 数据处理与存储数据处理与存储模块负责对识别到的车牌信息进行存储、管理和分析。
该模块采用分布式数据库架构，实现数据的快速存储和检索。
同时，系统还支持对历史数据进行挖掘和分析，为矿区的车辆管理提供决策支持。
三、系统功能实现1. 车辆进出管理通过在矿区入口和出口设置车牌识别设备，实现对进出矿区的车辆进行自动识别和记录。
系统可根据预设的权限和规则，对不同车辆进行放行或拦截操作，确保矿区的安全性和秩序性。
2. 车辆实时监控系统通过实时获取车辆信息，实现对矿区车辆的实时监控。
管理人员可通过管理系统界面查看车辆的实时位置、速度等信息，以便及时掌握矿区车辆的运行情况。
3. 数据分析与报表生成系统可对存储的车辆信息进行深度分析和挖掘，生成各种报表和图表，为矿区的车辆管理提供决策支持。
同时，系统还支持自定义报表和图表样式，以满足不同管理人员的实际需求。
四、系统实现效果基于车牌识别的智能矿区车辆管理系统在矿区实际应用中取得了显著的效果。
基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现
基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现车牌自动识别系统是一个基于机器视觉技术的应用系统，通过对车辆的车牌进行图像采集和识别，实现自动识别车辆信息的目的。
本文将从系统设计与实现两个方面，详细介绍基于机器视觉的车牌自动识别系统的工作原理、流程和关键技术。
一、系统设计1. 系统需求分析在设计车牌自动识别系统之前，首先需明确系统的需求。
该系统主要需要完成以下功能：车牌图像采集、车牌图像预处理、车牌特征提取、车牌字符识别、车牌信息保存等。
2. 系统架构设计车牌自动识别系统的整体架构可以分为硬件和软件两个部分。
硬件包括相机、光源、图像采集设备等；软件包括图像处理算法、车牌识别算法、车牌数据存储等。
3. 系统流程设计车牌自动识别系统的流程主要包括图像采集、图像预处理、车牌识别等环节。
具体流程如下：（1）图像采集：通过相机对待识别车辆进行拍摄，获取车辆的车牌图像。
（2）图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括灰度化、去噪、图像增强等操作，以提高算法的鲁棒性。
（3）车牌特征提取：通过特征提取算法，对预处理后的车牌图像进行角点检测、轮廓识别等操作，从中提取出车牌的特征信息。
（4）车牌字符识别：结合机器学习算法和模式识别技术，对车牌的字符进行识别，以获取车牌的具体信息。
（5）车牌信息保存：将识别结果保存至数据库，并进行必要的数据处理和存储，以供后续查询和使用。
二、系统实现1. 图像采集图像采集是车牌自动识别系统的第一步，需要选择合适的相机和图像采集设备，并进行合理的设置，以保证采集到的图像具有良好的质量和清晰度。
2. 图像预处理图像预处理是车牌自动识别系统的关键步骤之一。
在图像预处理中，需要进行灰度化处理、降噪处理和图像增强等操作，以提高后续算法的准确性。
3. 车牌特征提取车牌特征提取是车牌自动识别系统的核心技术之一。
车牌的特征信息包括车牌颜色、字符边界等。
通过角点检测、轮廓识别等算法，可以有效提取出这些特征信息，以便后续的字符识别。
基于计算机视觉的智能车牌识别系统设计
基于计算机视觉的智能车牌识别系统设计随着城市化进程的不断推进，交通拥堵和车辆管理日益成为城市发展中需要解决的重要问题。
车牌识别技术的出现为车辆管理提供了重要的技术手段，通过车牌识别系统可以对车辆进行追踪、管理、监管等操作。
基于计算机视觉的智能车牌识别系统已经成为车辆管理领域的重要研究方向之一，本文将介绍基于计算机视觉技术的智能车牌识别系统的设计。
一、车牌识别技术的概述车牌识别技术是一种通过图像处理和模式识别技术对车牌字符进行识别的技术。
车牌识别技术主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个过程。
其中车牌定位是指在图像中定位车牌的位置，字符分割是指将车牌字符从车牌中分离出来，字符识别是指对分离出来的字符进行识别。
车牌识别技术可以应用于交通管理、智能停车、高速公路收费、智能门禁等领域。
二、基于计算机视觉的智能车牌识别系统的设计思路智能车牌识别系统的设计思路主要包括采集图像、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。
基于计算机视觉技术的智能车牌识别系统的设计思路如下：1.采集图像采集图像是智能车牌识别系统的第一步，也是最关键的步骤之一。
采集到的图像质量直接影响车牌定位和字符识别效果。
采集设备包括摄像头、闪光灯、计算机等。
摄像头可以采集车辆行驶过程中的图像，闪光灯可以提高图像亮度，计算机可以对采集到的图像进行处理和存储。
2.车牌定位车牌定位是指在采集到的图像中定位车牌的位置。
通过车牌定位，可以将图像中的车牌位置准确地划分出来。
车牌定位主要是采用图像处理技术，对车牌的形状、颜色等进行判断，从而得到车牌的位置。
车牌定位的方法主要包括颜色特征法、模板匹配法和特征分析法等。
3.字符分割字符分割是指将车牌中的字符分离出来，为后续的字符识别打下基础。
字符分割主要是采用图像处理技术，对字符进行分割，将分割后的字符保存为单独的图片。
字符分割的方法主要包括基于边缘检测的方法、基于区域生长的方法和基于灰度投影的方法等。
4.字符识别字符识别是指对分离出来的字符进行识别，识别的结果应与真实的车牌字符相一致。
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进入 20 世纪 90 年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如 A.S.Johnson 等提出 车辆牌照的自动识别系统分图像分割（Image Segment）、特征提取（Feature Extraction）和模板构 造（Template Formation）、字符识别（CharacterRecognition）等三个部分，完成车牌的自动识别。
关键词
图像定位；字符分割；字符识别；
Abstract
License Plate Recognition System plays an important role in traffic surveillance and contr ol as an important part of the intelligent transportation system, has become the focus and hots pot of research in the field of modern traffic engineering. License Plate Recognition technolo gy combines scientific technologies such as image processing, computer vision, pattern recog nition and artificial intelligence, the aim is to automatically control the vehicle without the ne ed to install other special equipments, and thus to provide automated traffic management syste m convenience.
摘要
车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，在交通监视和控制中占有很重要的地位，已 成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。车牌识别技术综合了图形处理、计算机视觉、模 式识别的技术以及人工智能等多科学知识，目的在于无需为车辆加装其他特殊装置的情况下对车辆 进行自动监控，从而给交通系统的自动化管理提供便捷。
由于我国的车牌格式和国外有较大的差异，所以对于国外的车牌识别系统的研究技术，我们只 能进行参考，不能进行直接应用。虽然我国车牌的识别需要识别汉字，但是对于英文字母和数字的 识别，我们可以借鉴国外的研究技术。
从 80 年代中期开始，ARGUS 英国 Alphatech 公司就开始了名为 RAUS 的车牌自动识别系统的 研制。ARGUS 的车牌识别系统的识别时间约为 100 毫秒，通过 ARGUS 的车速可高达每小时 100 英里。还有 Hi-Tech 公司的 See/Car system，新加坡 Optasia 公司的 VLPRS 等。另外日本、加拿大、 德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统。
在现代社会，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理能力和 水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛的应用，人们正在逐步进入信息时 代。在此情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。作为现代社 会的主要交通工具之一的汽车，在人们的生产、生活的各个领域得到大量的使用，对它的信息自 动采集和管理在交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理等方面有十分重要的意义，成为信息 处理技术的一项重要课题。
1
(2)小型民用汽车使用的是蓝底白字车牌 (3)试车和临时牌使用的是白底红字车牌 (4)军队或武警专用汽车使用的是白底红字、黑字车牌 (5)领使馆外籍汽车使用的是黑底白字车牌 我国车牌规格如图 1-1 所示：
我国车牌实例如图 1-2 所示：
图 1-1 车牌规格图
图 1-2 车牌规格图
1.3 国内外研究现状
1.5 课题主要研究的内容
通过识别静态的含有车牌的图片，完成车牌数字自动识别的功能。功能中主要包括图像预处理、 车牌定位、字符分割、字符识别等过程。利用模板匹配的方法实现自动识别数字字符的功能。 主要研究内容如下： （1）图像预处理的研究。对图像进行灰度化，二值化以及边缘化处理。 （2）车牌定位的研究。车牌定位采用水平和垂直直方图统计的方法，将车牌从图像中定位出来。 （3）字符分割的研究。先对定位好的车牌进行预处理，根据垂直方向的直方图统计方法，定位出字 符的左右边界，按左右边界将字符切割出来；再根据切割出的字符定位上下界。 （4）字符识别的研究。对切割出来的字符进行细化、去噪处理，再对其进行特征提取，模板也做相 应操作。利用待识别字符和模板的特征进行模板匹配，从而识别出字符。
本论文首先阐述了车牌识别系统的发展、现状以及整体构建，然后介绍了 Qt 平台以及 OpenCV 跨平台视觉库的发展状况，并对如何在 Win7 下配置 OpenCV 的 Qt 开发环境做出了介绍。本文重点 讨论了图像的定位、字符分割和字符识别的原理与实现，最后对系统进行了整体的测试，并提出进 一步开发设想。
车牌识别技术是融合了图像处理、计算机视觉、模式识别技术和人工智能等多科学知识在内的 在交通领域的重要研究课题之一，是实现交通管理能够智能化的重要环节和手段，其任务是分析、 处理汽车图像，自动识别车牌号，并进行相关智能化数据库管理。车牌识别系统可以广泛应用于 电子收费、出入控制、公路流量监控、失窃车辆查询和停车场车辆管理等需要车牌认证的场合； 特别是在高速公路收费系统中，实现不停车收费提高公路系统的运行效率，车牌识别系统更具有 不可替代的作用。因而从事车牌识别技术的研究具有极其重要的现实意义和巨大的经济价值。
This thesis describes the development of license plate recognition system, the present situ ation and the overall build in the first, then introduces the development of Qt platform and cr oss-platform visual OpenCV library, and makes a presentation of how to configure the OpenC V under Win7 Qt development environment. This article focuses on the principles and imple mentation of image positioning, character segmentation and character recognition. Finally, thi s thesis tests the whole system, and proposes ideas of further development.
1 课题概述
1.1 课题研究的意义与背景
近几年来，随着车辆在普通民众生活中的普及，城市交通的压力越来越成为影响人们出行方便 的一大障碍，同时越来越重的城市交通压力也使越有的交通管理系统不再满足需求，于是人们利 用各种先进的科学技术研制出各种交通道路，车辆的管理系统，逐步发展到如今较为全面的，包 括交通管理多个方面的智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）。而在整个智能 交通系统中，车牌识别（License Plate Recognition，LPR）更是其中的一项关键所在。
汽车车牌识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题， 是实现交通管理智能化的重要环节。车牌识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技 术为基础的智能识别系统，它利用每一个汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像 进行车牌号码识别。在不影响汽车运行的状态下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工 作的复杂程度。
Key words
Image Positioning; Character Segmentation; Character Recognition;
I
前言
随着现在经济的发展和城市进程加快，汽车数量迅速增长，交通拥挤，交通事故等问题已经成 为世界各国面临的共同难题，每个国家都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰。全球对交 通运输提出了更大更高的要求，智能交通系统是世界各国解决交通拥挤的问题的关键措施，是规范 智能交通系统发展的重要手段，其使人、车、路密切地配合，和谐地统一，极大提高交通运输效率、 保障交通安全、改善环境质量和提高能源利用率。
虽然这些车牌识别系统的识别率大多都比较高，如 95%，甚至 97%、98%，但是这些车牌识别 系统的识别检测结果大多数是在简单受限制的场景下取得的，在实际的交通场合以及更加复杂的背 景环境的情况下，这些车牌识别系统的识别率一般都达不到 90%，甚至更低。
1.4 车牌识别系统的简述
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。
图像输入
图像预处理
车牌定位
字符分割
字符识别
图 1-3 处理流程图
2 系统的分析设计与实现
2.1 系统图像处理技术概述
汽车车牌作为车辆的唯一标识，其特征也就成为车牌识别的重要参考依据。因为车牌图像都是在 室外拍摄的，所以不可避免地会受到光照、气候等因素的影响，而且拍摄者的手部抖动与车辆的移