车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状
车牌识别系统方法的研究和实现
车牌识别系统方法的研究和实现工程领域：软件工程研究生指导老师随着社会经济的不断发展和人们生活水平的普遍提高，交通变得越来越拥挤，智能交通系统已经成为交通管理的主要方向，而车牌识别系统是智能交通管理系统的核心内容，研究车牌自动识别技术具有重要的实用价值。
论文主要完成了车牌识别系统的方法研究和设计工作。
车牌识别过程主要包括：车牌预处理、车牌倾斜校正、数字字符分割和字符识别。
车牌预处理方法，首先通过中值滤波对图像进行平滑处理，再用寻求最佳阈值的方法对图像进行二值化的处理。
车牌倾斜校正方法，首先利用Hough 变换提取车牌边框的直线，并对结果进行统计平均求出车牌的倾斜角度，再采用仿射变换得到校正后的图像。
数字字符分割方法，首先利用先验知识去除边框和去除孤立单元面积，然后利用投影分割法对车牌图像进行分割，从而得到数字字符的精确位置。
字符识别方法，采用基于细化图像的Hausdorff距离模板匹配识别方法，识别之前首先进行图像的归一化和细化预处理，然后建立细化图像的标准模板库，用Hausdorff距离匹配，将车牌字符识别出来。
试验结果表明，论文所提出的多种预处理与识别技术有机结合的车牌识别方法能较准确地识别车牌，整个系统的识别能力和运行性能良好。
关键词：图像去噪，二值化，字符分割，模板匹配，字符识别License Plate Recognition Research andImplementationField: Software EngineeringGraduate Student：Han Rui Advisors：Ruan Shuhua Tang SanpingWith the social economic development and people's standard of living are general improving,traffic has become more and more congestion.Intelligent Transportation System(ITS) is the main way to solve the traffic congestion and blocking,LPR is an important field in the ITS,and it has great application value.On the basis of other people's research，this paper has researched and designed LPR, This paper has mainly the following four parts: image preprocessing,tilt correction, character segmentation and character recognition. Image preprocessing described the pretreatment work of the image, including smooth the image by making use of the template of median filter, and binarize the image by using the method of seeking the best threshold value. Image tilt correction uses Hough transform to extract license plate line, and the results are statistical average, and then calculate the tilt angle. Finally, the image can be corrected by affine transform.character segmentation gets rid of the plate lines and sound areas through calculating the area,and then uses traditional projection to find the exact location of the characters.character recognition uses template matching to identify which is according to Hamming distance.The experiments show that the method is effective and feasible,it can lacate the licence plate and recognize characters.Keywords:Image Denoising,Binarization,Character Segmentation,Template Matching, Character Recognition目录1绪论 (4)1.1课题背景及意义 (4)1.2车牌识别技术的国内外发展现状 (5)1.3车牌自动识别技术的使用范围 (5)1.4我国车牌识别技术的特殊性 (6)1.5车牌识别技术组成.............................................. 错误！未定义书签。
车牌识别技术研究开题报告
车牌识别技术研究开题报告一、研究背景和意义随着汽车数量的快速增长和交通管理的要求不断提高，车辆识别技术日益成为一个重要研究领域。
车牌识别是在交通管理、违章监测、停车场管理、智能交通系统等方面具有广泛应用前景的一项技术。
车牌识别技术可以通过车牌与车主信息的关联，实现车辆的快速准确识别和信息管理，并有效提升交通管理和公共安全水平。
二、研究目标和内容本研究旨在深入探索和研究车牌识别技术的关键技术和方法，为实现车牌的自动识别和信息管理提供有效的解决方案。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 车牌定位与分割技术：通过图像处理和模式识别等方法，实现对车辆图像中车牌位置的精确定位和分割，为后续的车牌识别提供基础。
取和判别分析，通过模式匹配和机器学习等方法实现车牌的准确识别。
3. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建有效的车辆信息数据库，并研究车牌信息的查询和管理方法。
4. 实验验证和性能评价：通过实际数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
三、研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤：1. 调研和理论分析：通过对车牌识别技术的相关文献和现有方法的调研，分析其原理和技术特点，为后续研究提供理论支持。
2. 数据采集和预处理：通过车载摄像头或公共摄像头采集车辆图像数据，并进行图像预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
3. 车牌定位与分割：采用图像处理算法，如边缘检测和形态学运算，对车辆图像进行定位和分割，提取出车牌图像。
如颜色、纹理和形状等特征，通过模式匹配或机器学习方法实现车牌的识别。
5. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建完整的车辆信息管理系统，并设计合适的数据库结构和查询方式。
6. 实验验证和性能评价：通过真实场景的数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
四、预期成果和创新点1. 高效准确的车牌识别算法：通过对车牌定位与分割、特征提取与识别等关键问题的研究，设计出高效准确的车牌识别算法。
关于车牌字符识别技术的研究的开题报告
关于车牌字符识别技术的研究的开题报告一、研究背景随着汽车数量的日益增多，车辆管理和交通管理变得越来越重要。
车牌识别技术是自动化车辆管理系统中的关键技术之一，旨在提高车辆管理和交通管控的效率。
车牌字符识别是车牌识别技术的核心环节，其准确率、稳定性和高效性直接关系到车牌识别系统的可用性和可靠性。
二、研究现状车牌字符识别技术的研究已经十分成熟，其应用范围广泛，包括物流、停车场、交通流量监测、安防等领域。
从技术方案来看，主要包括传统图像处理和机器学习两类方法。
传统图像处理方法包括车牌预处理、字符分割、字符识别等环节，需要提取出车牌图像中的字符特征，再使用机器学习算法进行分类识别。
而机器学习方法则包括基于特征的方法和基于深度学习的方法两种，前者需要根据车牌图像提取特征，而后者则需要经过大量训练才能实现多种车牌字符的分类识别。
三、研究内容和意义本项目旨在探究车牌字符识别技术在图像处理和机器学习中的应用。
具体来说，本项目将研究以下内容：1. 车牌图像的预处理方法。
选择合适的预处理算法对车牌图像进行噪声抑制、增强、二值化和形态学变换等处理，以提高车牌字符定位和识别的准确率和稳定性。
2. 车牌字符定位和分割算法。
针对不同的车牌类型，设计合适的字符定位和分割算法，以克服车牌字符分布不均的问题，提高字符分割的精度。
3. 车牌字符识别的特征提取算法。
根据车牌字符的特点，设计合适的特征提取算法，以提高字符分类识别的准确性和鲁棒性。
4. 基于机器学习的车牌字符分类识别算法。
采用常见的机器学习算法，如SVM、神经网络等，进行车牌字符分类识别实验，并对实验结果进行分析和评估。
本项目的意义在于提高车牌识别技术的精准度和自动化程度，为车辆管理和交通管理等领域提供有效的技术支持和服务。
汽车车牌识别系统研究--开题报告
汽车车牌识别系统研究--开题报告汽车车牌识别系统研究开题报告一、选题背景随着社会的快速发展，汽车数量急剧增加，交通管理面临着巨大的挑战。
传统的人工车牌识别方式效率低下，容易出错，且难以满足大规模数据处理的需求。
因此，汽车车牌识别系统的研究具有重要的现实意义。
车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，能够自动识别车辆的车牌号码，实现车辆的快速通行、交通流量监测、违法车辆追踪等功能。
它不仅提高了交通管理的效率和准确性，还为智慧城市的建设提供了有力的技术支持。
二、研究目的本研究旨在开发一种高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，以满足实际应用中的需求。
具体目标包括：1、提高车牌识别的准确率，减少误识别和漏识别的情况。
2、缩短车牌识别的时间，提高系统的实时性。
3、增强系统对不同环境条件（如光照、天气、车牌污损等）的适应性。
4、降低系统的成本，提高其性价比，便于广泛推广应用。
三、研究内容1、车牌图像采集与预处理研究合适的图像采集设备和方法，确保获取清晰、高质量的车牌图像。
对采集到的车牌图像进行去噪、增强、倾斜校正等预处理操作，提高图像质量，为后续的识别工作奠定基础。
2、车牌定位算法探索有效的车牌定位方法，能够准确地从复杂的背景中定位出车牌区域。
考虑车牌的形状、颜色、纹理等特征，结合边缘检测、形态学处理等技术，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
3、字符分割算法研究如何将车牌上的字符准确地分割出来，为字符识别做好准备。
针对字符粘连、断裂等情况，采用合适的算法进行处理，确保字符分割的准确性。
4、字符识别算法比较不同的字符识别方法，如模板匹配、神经网络、支持向量机等，选择最适合的算法进行车牌字符识别。
对识别算法进行优化和改进，提高识别的准确率和速度。
5、系统性能评估与优化建立一套科学的系统性能评估指标，如准确率、召回率、识别时间等。
根据评估结果，对系统进行优化和改进，不断提高系统的性能。
四、研究方法1、文献研究法广泛查阅国内外相关文献，了解车牌识别系统的研究现状和发展趋势。
车牌文字识别开题报告
车牌文字识别开题报告车牌文字识别开题报告一、研究背景随着社会的发展，汽车的普及程度越来越高，车辆管理也变得越来越重要。
而车牌作为车辆的唯一标识，对于交通管理、追踪违法行为等方面起着至关重要的作用。
然而，由于车牌上的文字种类繁多、字体不规则、环境复杂多变，传统的车牌识别方式已经无法满足实际需求。
因此，车牌文字识别技术的研究和应用成为了当前热门的课题之一。
二、研究目的和意义本研究旨在开发一种高效准确的车牌文字识别系统，以提高车牌识别的准确性和效率。
具体目标如下：1. 实现对不同类型车牌的文字识别，包括普通车牌、特种车牌等；2. 提高车牌文字识别的准确性，尤其是在复杂环境下的识别率；3. 提高车牌文字识别的速度，以应对大规模车辆的快速通行。
本研究的意义在于：1. 为交通管理部门提供一种高效准确的车牌识别技术，帮助他们更好地进行车辆管理和追踪违法行为；2. 为智能交通系统提供支持，提升交通流量监控、自动收费等方面的效率；3. 推动图像识别技术的发展，为其他领域的研究和应用提供借鉴。
三、研究内容和方法本研究主要包括以下内容：1. 车牌图像预处理：对车牌图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以提高后续处理的效果。
2. 车牌定位与分割：通过图像处理和机器学习的方法，将车牌从图像中定位出来，并对车牌进行分割，以便后续文字识别。
3. 车牌文字识别：采用深度学习的方法，建立车牌文字识别模型，通过训练和测试，实现对车牌上文字的准确识别。
4. 性能评估与优化：对所设计的车牌文字识别系统进行性能评估，分析其准确性、效率等指标，并针对问题进行优化和改进。
本研究的方法主要包括以下几个方面：1. 图像处理技术：包括灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以及边缘检测、形态学处理等车牌定位与分割方法。
2. 机器学习技术：通过训练样本，建立车牌定位与分割模型，以提高定位和分割的准确性。
3. 深度学习技术：采用卷积神经网络等深度学习方法，建立车牌文字识别模型，以提高识别准确性。
汽车车牌识别系统研究--开题报告
1、进行简单需求分析，确定整个系统大概的所需的模块和规模。
2、进行系统分析，确定该系统该具有哪些功能，有哪些模块，各个模块之间是怎样联系的，以及怎样组合的。
武汉科技学院毕业设计（论文）开题报告
课题名称
汽车车牌识别系统研究
院系名称
计算机科学学院
专业
计算机科学与技术
班级
计科051
学生姓名
吴俊
一、研究背景和意义
随着我国公路建设的迅速发展和汽车数量不断增加，交通管理的任务日趋繁重，利用计算机汽车车牌识别技术(License Plate Recognition, LPR)自动识别汽车牌号在现代交通监控中具有非常重要的作用。车牌自动识别系统能广泛应用于高速公路不停车收费站、城市交叉口、港口和机场、国家重要机关出入地等场所，对提高这些场所交通系统的管理水平和自动化程度具有重要的意义。车牌自动识别系统是计算机模式识别技术的一个重要应用，主要包括车牌定位和车牌字符识别两部分。
五、研究手段
研究的软件平台：Windows XP操作系统、MATLIB7.1、Visual C++ 6.0（SP6）。首先学习MATLIB的图像处理相关的工具箱，学习VC++和MFC框架，然后学习了解各种算法，了解各种图像处理算法的功能，最后用C++语言实现。
六、研究步骤
该系统的开发分为以下几个阶段：
车载式车牌识别系统的研究与应用的开题报告
车载式车牌识别系统的研究与应用的开题报告一、课题背景和意义车牌识别系统是现代交通管理中非常重要的一项技术，能够有效地帮助交通管理部门实现对车辆的自动识别、监控和管理。
目前，车牌识别系统已经广泛应用于高速公路收费、交通违法监控、停车场管理等领域。
现有的车牌识别系统主要有两种类型，一种是固定式车牌识别系统，另一种是车载式车牌识别系统。
固定式车牌识别系统主要用于停车场管理和路口监控等固定场所，而车载式车牌识别系统则主要应用于车辆巡检和巡逻等移动场所。
本论文研究的是车载式车牌识别系统。
由于车载式车牌识别系统需要在移动中对车辆进行识别，所以需要考虑到移动过程中光照和摄像头晃动等因素对车牌识别精度的影响。
因此，设计一套高效、准确的车载式车牌识别系统对于提高交通管理水平、缓解交通拥堵具有重要的现实意义。
二、研究内容和目标本论文拟研究车载式车牌识别系统的关键技术，包括图像采集、图像处理、车牌定位、字符分割和字符识别等。
具体研究内容如下：1. 对车载式车牌识别系统的原理和关键技术进行深入研究，了解车牌识别系统的主要算法和应用场景。
2. 根据车载式车牌识别系统的特点，设计采用的摄像头和处理器，保证系统的稳定性和高效性。
3. 研究车牌定位算法，根据车牌形状和颜色的特征，实现车牌的自动定位，保证车牌识别精度。
4. 研究字符分割算法，对车牌上的字符进行有效分割，以便进行后续的字符识别。
5. 研究字符识别算法，实现车牌上字符的准确识别，并进行车牌号码的验证、比对及记录。
三、研究方法和技术路线本论文采用实验室研究和算法仿真相结合的方法，具体技术路线如下：1. 设计并实现车载式车牌识别系统的硬件和软件框架，搭建实验环境。
2. 利用MATLAB等软件平台，对车牌识别系统的图像处理算法进行仿真和验证。
优化算法，提高车牌识别精度。
3. 利用C++等编程语言，实现车牌识别系统的软件程序，完成对所有算法的实现。
4. 进行实际测试，对车牌识别系统的性能进行评价，验证系统的可行性和实用性。
车牌识别论文开题报告
车牌识别论文开题报告车牌识别论文开题报告一、研究背景与意义车牌识别技术是计算机视觉领域的研究热点之一，其在交通管理、智能交通系统、车辆追踪等方面具有广泛的应用价值。
随着城市化进程的加快和车辆数量的急剧增长，传统的人工车牌识别方式已经无法满足实际需求。
因此，开发一种高效准确的车牌识别系统对于提高交通管理效率和智能交通系统的发展具有重要意义。
二、研究目标本论文旨在设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统，通过对车牌图像进行自动识别和分析，实现对车辆的快速准确识别，以提高交通管理和智能交通系统的效率。
三、研究内容1. 车牌图像预处理在车牌识别系统中，车牌图像的预处理是非常重要的一步。
本论文将探索不同的图像处理算法，如图像增强、去噪和图像分割等，以提高车牌图像的质量和准确性。
2. 车牌定位与分割车牌定位与分割是车牌识别系统的核心环节。
本论文将研究和设计一种基于深度学习的车牌定位与分割算法，以实现对车牌区域的准确提取和分割。
3. 车牌字符识别车牌字符识别是车牌识别系统中的关键环节。
本论文将探索不同的字符识别算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以实现对车牌字符的准确识别和分类。
4. 系统性能评估与优化本论文将通过大量的实验和测试，对设计的车牌识别系统进行性能评估，并针对性能较差的地方进行优化，以提高系统的准确性和鲁棒性。
四、研究方法本论文将采用深度学习算法作为主要的研究方法，结合图像处理和模式识别的技术，设计和实现一个高效准确的车牌识别系统。
具体方法包括但不限于：卷积神经网络、循环神经网络、图像增强、图像分割等。
五、研究预期结果1. 设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统；2. 提高车牌图像的质量和准确性；3. 实现对车牌区域的准确提取和分割；4. 实现对车牌字符的准确识别和分类；5. 提高系统的准确性和鲁棒性。
六、研究意义本论文的研究成果将具有以下意义：1. 提高交通管理的效率：通过快速准确地识别车辆的车牌信息，可以实现对交通违法行为的及时处理和管理，提高交通管理的效率。
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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，为传统的交通管理带来重大转变。先进的计算机处理技术，不但可以将人力从繁琐的人工观察、检测中解放出来，而且能够大大提高其精确度，汽车牌照自动识别系统就是在这样的背景与目的下进行开发的。汽车牌照自动识别系统(VLPRS)是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、闭运算、区域标识等多种手段以提取车牌区域,进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
车牌识别系统发展，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。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外都只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分来完成汉字省名的自动识别。
最为常见的车牌识别系统结构如图2：
图2 车牌识别系统结构图
汽车牌照识别系统的基本工作原理为:根据采集到的序列图像对图像中的车辆牌照进行搜索、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，归一化后输入字符识别系统进行识别。
近年来，汽车牌照智能识别的技术发展很快，就其识别基础，主要可分为间接法和直接法两种:间接法是基于IC卡鉴别(REID)或基于条码的识别。直接法是基于图像的汽车牌照识别。
由于我国汽车车牌识别的特殊性, 采用任何一种单一识别技术均难以奏效。目前正在研制的无源型汽车牌照智能识别系统综合利用了车辆检测技术、计算机视觉(Computer Vision) 技术、图象处理技术、人工智能技术和人工神经网络技术等, 是一个比较有发展前途的车牌识别系统。
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汽车牌照自动识别技术可应用于道路交通流监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面，在现代交通监控和管理系统占有很重要的地位。同时，汽车牌照识别的方法还可应用到其它识别领域，因此汽车牌照的识别问题己成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。
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。国外汽车牌照识别系统研究工作已有一定进展, 但并不尽合我国国情。我国汽车牌照的规范悬挂位置不唯一，并且由于环境、道路或人为因素造成汽车牌照污染严重, 这种情况下国外发达国家不允许上路, 而在我国仍可上路行驶等。
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：
从20世纪80年代，国内外的研究人员就开始了对车牌识别系统的研究。在车牌识别的过程中，虽然运用了很多的技术方法，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身被污染而模糊等条件的影响,使得车牌识别系统一直处于实验室阶段，得不到很好的应用；而且，很多的方法都需要大量的数值计算，不能很好地满足实时性要求。为了解决图像恶化的问题，目前采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量。虽然提高了识别率,但是，这同时也造成了系统的投资成本过大，应用领域变窄，不能普遍推广应用。
1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给近期在短时间内推广造成困难。