车牌识别算法答辩
解析车牌识别率算法
解析车牌识别率算法首先剖析下车牌识别原理是怎样的，车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车牌识别车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示：（车牌识别原理示意图）那么高达99.7%的车牌识别率是怎样做到的？首先，相机成像是车牌识别的基础，稳定、优质的成像效果为高识别率奠定了坚实的基础；其次，现场安装调试是车牌识别的重要保障，专业的咨询服务部为每一个安装现场提供专业、合理的安装意见，角度、距离、补光灯调节等为高车牌识别识别率提供了有力的保障；再次，强大的识别算法。
一、核心算法支持丰富多样的功能：支持车牌种类繁多，工作模式灵活等。
车牌识别核心算法支持各类车牌：普通蓝牌、单层黄牌、双层黄牌、警车车牌、武警车牌、军队车牌（新军牌）、大使馆车牌、02式个性化车牌、教练车牌、农用车牌、挂车号牌、民航车牌、港澳出入境车牌、台湾车牌等。
支持线圈触发识别工作模式和视频流识别工作模式，灵活互补。
支持车身颜色识别，支持车标识别，支持车型识别。
二、鲁棒性强（鲁棒性即在异常场景、异常情况下均能正常工作，且有较高的识别率）针对反光车牌、逆光车牌、阴阳车牌、变形车牌、污损车牌、奔驰特殊车牌、倾斜车牌、低对比度车牌、雨雾天气车牌、过爆车牌、粘连边框车牌、相似字符等特殊情况，均有较高的车牌识别率。
三、算法实时性线圈触发工作模式，单帧耗时500ms左右；视频流识别模式，单帧耗时100ms左右。
综上所述，无论从核心软件、智能硬件还是强大的售前、售后服务体系，易泊时代都有强大的支持，因此车牌识别率99.7%，必须这么高，也必然这么高！。
车牌识别答辩PPT课件
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放映结束 感谢各位批评指导！
谢 谢！
让我们共同进步
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就是汽车牌照识别技术。
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3ห้องสมุดไป่ตู้
•车牌识别技术的应用
1、停车场收费管理系统 2、高速公路超速自动化监管系统和高速公路收费管理系统 3、公路布控管理系统 4、城市交通路口的“电子警察” 5、封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理
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国内外发展现状
• 车牌识别技术研究在国外起步比较早，早在20世纪80年代， 便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌识别的某些具 体应用。 到目前，各国均也有适用于本国的车牌识别系 统。各国的车牌识别产品虽然不同，但基本上都是基于车 辆探测器的系统，设备投资都是相当的巨大。
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车牌识别系统
• 车牌识别系统的流程图
车牌图像 采集
车牌图像 预处理
输出识别 结果
字符识别
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对车牌进 行定位
车牌字符 分割
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• 图像灰度化 • 因为彩色图像中包含了大量的无用信息，会在定位和识别
中造成干扰，也会拖慢识别的速度，所以就需要将彩色图 像进行灰度化处理，这就是图像灰度化。
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1.车牌图像预处理
• 车牌图像预处理流程图
边 缘 检 测
图 像 腐 蚀
图 像 填 充
形 态 滤 波
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(1)边缘检测
边缘是图像分割、目标区域识 别、区域形状提取等图像分析领域 十分重要的基础，在车牌识别系统 提取车牌位置占了很重要的地位。 所以必须进行边缘检测。
(最新整理)车牌识别算法总结
(最新整理)车牌识别算法总结
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车牌识别
演示：钱剑滨
2021/7/26
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目 录
2021/7/26
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边缘检测
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车牌定位
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字Байду номын сангаас分割
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字符识别
3
canny边缘检测
1、去噪：均值滤波、中值滤波、高斯滤波 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向 3、对梯度幅值进行非极大值抑制 4、用双阈值算法检测和连接边缘
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gradTemp1 = weight * grad1 + (1 - weight) * grad2; gradTemp2 = weight * grad3 + (1 - weight) * grad4;
选两个阈值τ1和τ2(2τ1≈τ2)对图像二值化，从
而可以得到两个阈值边缘图象N1［i,j］和N2［i,j］
即将(x,y)平面的直线变换为ρ-θ空间的一个点 该方法亦用于倾斜校正。
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车牌预处理
车牌字符区域 灰度化 二值化 去噪
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字符的分割
车牌字符特点：
一般牌照字符共有7个，并且长宽高以及字 符间距都符合一定的标准。 分割基本原理： 在精确定位车牌字符的上下边界后，以图示 模板，从左往右做垂直投影，通过波峰和波 谷可以将字符分割出来。
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字符分割的几种情况
1、当相邻两个波谷间的波峰比较小的时候需要将波峰 r删除掉。这里是针对于字符的间隙间的噪声来设置的 2、当相邻的矩形r1和r2之间的宽度较小时，并且此时 合并之后的宽度也接近序列中值的宽度，需要将r1和 r2进行合并，用以处理某一些汉字的粘连问题。 3、假如矩形r宽度接近于二倍的中值宽度，并且前后 相邻的矩形的宽度也接近于中值宽度时，需要将r分成 两块，用以接近车牌字符的粘连问题。 4、根据车牌字符的分布，调整分割后字符的左右边界
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。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
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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。
车牌识别算法概要设计
车牌识别算法概要设计车牌识别算法是一种利用计算机视觉技术，通过图像处理和模式识别的方法，从车辆图像中提取车牌信息的算法。
车牌识别算法在交通管理、停车场管理、违章监测等领域有着广泛的应用。
下面将从图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个方面来介绍车牌识别算法的概要设计。
1.图像预处理：图像预处理是指对输入的车辆图像进行一系列预处理操作，以提高车牌区域的可见度和图像质量。
常见的图像预处理操作包括灰度化、降噪、直方图均衡化、图像增强等。
灰度化操作将彩色图像转化为灰度图像，降低了图像的维度，减少了计算量。
降噪操作可以去除图像中的噪声干扰，以提高后续处理的准确性。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使车牌区域更加突出。
图像增强操作可以通过增加图像的亮度、对比度等方式，进一步提高图像质量。
2.车牌定位：车牌定位是指从预处理后的车辆图像中找出车牌所在的位置。
车牌一般有固定的形状和大小，因此可以通过一些特征来进行定位。
常见的车牌定位方法包括边缘检测、颜色识别、形状匹配等。
边缘检测可以通过检测图像边缘上的强度变化来找到车牌的轮廓。
颜色识别可以通过分析车牌区域的颜色特征来进行定位。
形状匹配可以通过与预先定义的车牌形状模板进行比对来找到车牌区域。
3.字符分割：字符分割是指将定位出的车牌区域进一步切割成单个字符。
由于车牌中的字符数目和大小是固定的，因此可以通过一些特征来进行字符分割。
常见的字符分割方法包括基于连通区域的方法、基于投影的方法和基于模板的方法等。
基于连通区域的方法可以通过分析字符间的连通关系来进行字符分割。
基于投影的方法可以通过分析字符在垂直或水平方向上的投影分布来进行字符分割。
基于模板的方法可以通过与预先定义的字符模板进行匹配来进行字符分割。
4.字符识别：字符识别是指将分割出的单个字符进行识别，获取字符的具体信息。
字符识别是整个车牌识别算法中最关键的一步，也是最为复杂的一步。
常见的字符识别方法有基于模板匹配的方法、基于统计学习的方法和基于深度学习的方法等。
车辆牌照自动识别系统毕设开题答辩
谢谢！
图像灰度化
简单图像增强
图像二值化
3、车牌定位
定位方法的出发点是利用车牌区 域的特征来判断车牌位置。 这需要进一步的图像增强处理， 常见的增强技术有灰度等级直方 图处理、干扰抑制、边缘锐化、 伪彩色处理等。
预处理图像
干抑制
边缘锐化
伪彩色处理
车牌定位
4、字符分割
字符的分割要求能够准确地定位 字符边界，进而将车牌内的所有 字符提取出来。 这里用的字符分割算法为是垂直 投影算法
计算水平投影进行 车牌水平矫正
去掉车牌框架
分析垂直投影找到每 个字符的中心位置
按左右宽度切割出 字符
5、字符识别
把分割好的字符进行识别，最 终组成牌照号码。
切割出的字符送入库中
与数据库的图片相减
常用方法有二： 1、基于模板匹配算法 2、基于人工神经网络算法
分析之差最小的图片是 哪张
字符依次分析显示误差 最小的图片名字
基于MATLAB的 车辆牌照自动识别系统设计 XXX 计算机125班
一、总体设计流程图
读入图像
图像预处理
车牌定位
字符分割
字符识别
1、读入图像 从日常生活中拍摄常见小型汽车牌照照片， 用于实验。
2、图像预处理
导入原始图像
目的是增强效果图像。 图像预处理过程需要把图像转换 成便于定位的二值化图像。需要 经过图像灰度化、图像增强、二 值化操作。
车牌识别算法讲解
Canny边缘检测预处理：将图像灰度化1、去噪（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）2、求图像梯度的幅值和方向由于幅值是x方向和y方向的叠加，根据x方向和y方向的权重,该幅值的方向也能求出来，这个在后面非极大值抑制中用来定位参与计算的点。
最右边和最下边的点是不参与计算的.3、非极大值抑制(1）将图像边缘的点去除掉（这里只需要将边缘的像素点灰度值变为0即可）（2）内部点梯度值为0的去除掉（梯度为0,就是灰度没有变化,一定不是边缘点）（3）在垂直边缘方向上，两侧灰度值的加权和是否都比边缘上点的灰度值小，就是要找到极大值点，边缘的方向有四种情况x<y weight=|x|/｜y｜x〉y weight=｜y｜/｜x|4、灰度图像二值化Sobel算子1、预处理：将图像灰度化我们所说的算子是给图像做卷积的单位。
这个单位可以大,可以小。
大的有5x5的矩阵，这就是二阶微分算子，有高斯—拉普拉斯算子这个单位也可以小,比如3x3的矩阵，有prewitt算子和sobel算子。
也有更小的2x2矩阵的Roberts算子这些都有其运用的地方，再小或者更大的就失去实际运用的效果了.2、这里我选择了sobel算子。
它由水平梯度模板和垂直梯度模板组成。
用水平梯度模板和图像卷积后，就能表象图像像素点值在水平方向上的变化.图中的水平线段由于在水平方向上基本上没有变化，所以变换后的图像也基本上看不到水平线段了.垂直梯度模板同理。
将两幅图像通过公式相加后就得到了边缘被锐化的图像。
这里的边缘由于知道水平和垂直分量，所以其也是有方向性的。
3、将图像二值化后就能得到边缘的线段了.这里也要注意一下，线段有可能不是一个像素宽度的，如Roberts 算子，我们就要对其进行图像细化，将线段变成一个像素点宽度,方法我会在后面介绍。
Hough变换经过之前的处理过后,我们用肉眼就能看到二值图像中有一条一条的线段.计算机是如何识别这些线段的呢。
这里用了Huogh变换.我们平常描述线段y=mx+b,m和b是已知量，x和y是变量。
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的核心组成部分，已经得到了广泛的应用。
车牌定位与车牌字符识别作为车牌识别技术的两大关键环节，对于实现自动化、智能化的交通管理具有重要意义。
本文旨在探讨和研究车牌定位与车牌字符识别的相关算法，并通过实验验证其有效性和可行性。
本文首先对车牌定位算法进行研究，分析了基于颜色、纹理和边缘检测等特征的车牌定位方法，并对比了各自的优缺点。
随后，本文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法，通过训练卷积神经网络模型实现对车牌区域的准确定位。
在车牌字符识别方面，本文介绍了传统的模板匹配、支持向量机（SVM）和深度学习等识别方法，并对各种方法的性能进行了比较。
在此基础上，本文提出了一种基于卷积神经网络的字符识别算法，通过训练模型实现对车牌字符的准确识别。
本文通过实验验证了所提出的车牌定位与车牌字符识别算法的有效性和可行性。
实验结果表明，本文提出的算法在车牌定位和字符识别方面均具有较高的准确率和鲁棒性，为车牌识别技术的实际应用提供了有力支持。
本文的研究不仅对车牌识别技术的发展具有重要意义，也为智能交通系统的进一步推广和应用提供了有益参考。
二、车牌定位算法的研究与实现车牌定位是车牌字符识别的前提和基础，其主要任务是在输入的图像中准确地找出车牌的位置。
车牌定位算法的研究与实现涉及图像处理、模式识别等多个领域的知识。
车牌定位算法的研究主要集中在两个方面：一是车牌区域的粗定位，即从输入的图像中大致找出可能包含车牌的区域；二是车牌区域的精定位，即在粗定位的基础上，通过更精细的处理，准确地确定车牌的位置。
在车牌粗定位阶段，常用的方法包括颜色分割、边缘检测、纹理分析等。
颜色分割主要利用车牌特有的颜色信息，如中国的车牌一般为蓝底白字，通过颜色空间的转换和阈值分割，可以大致找出可能包含车牌的区域。
边缘检测则主要利用车牌边缘的灰度变化信息，通过算子如Canny、Sobel等检测边缘，从而定位车牌。