(白底黑字车牌)A License Plate-Recognition Algorithm for Intelligent Transportation
I. I NTRODUCTION URING the past few years, intelligent transportation systems (ITSs) have had a wide impact in people’s life as their scope is to improve transportation safety and mobility and to enhance productivity through the use of advanced technologies. ITSs are made up of 16 types of technologybased systems. These systems are divided into intelligent infrastructure systems and intelligent vehicle systems [1]. In this paper, a computer vision and character recognition algorithm for a license plate recognition (LPR) is presented to be used as a core for intelligent infrastructure like electronic payment systems (toll payment, parking fee payment), freeway, and
Christos Nikolaos E. Anagnostopoulos, Member, IEEE, Ioannis E. Anagnostopoulos, Member, IEEE, Vassili Loumos, Member, IEEE, and Eleftherinagement systems for traffic surveillance. Moreover, as increased security awareness has made the need for vehiclebased authentication technologies extremely significant, the proposed system may be employed as access control system for monitoring of unauthorized vehicles entering private areas. The license plate remains as the principal vehicle identifier despite the fact that it can be deliberately altered in fraud situations or replaced (e.g., with a stolen plate). Therefore, ITSs rely heavily on robust LPR systems. The focus of this paper is on the integration of a novel segmentation technique implemented in an LPR system able to cope with outdoor conditions if parameterized properly. Specifically, the novel contributions are 1) a novel segmentation technique named sliding concentric windows (SCWs) used for faster detection of regions of interest (RoI); and 2) an algorithmic sequence able to cope with plates of various sizes and positions. More than one license plate can be segmented in the same image. Additionally, with the above contributions, a trainable optical character recognition (OCR) system based on neural-network technology is presented, featuring the advantage of continuous improvement. The neural-network architecture is based on a previous original work of ours [2]. The paper is organized as follows. The next section constitutes a review of similar researches that have been reported in the literature. In Section III, the SCWs segmentation method is described, followed by the complete corpus of the proposed LPR algorithm. Experimental results and sample set formation are presented in Section V. Problems occurred as well as restrictions of the complete setup are discussed in detail in Section VI. In Section VII, a comparison between LPR systems already proposed in the literature is given, and finally, conclusions and future extensions are presented in Section VIII. II. R EVIEW OF O THER T ECHNIQUES Recognition algorithms reported in previous research are generally composed of several processing steps, such as extraction of a license plate region, segmentation of characters from the plate, and recognition of each character. Papers that follow this three-step framework are covered according to their major contribution in this section. The major goal of this section is to provide a brief reference source for the researchers involved in license plate identification and recognition, regardless of particular application areas (i.e., billing, traffic surveillance etc.).
Abstract—In this paper, a new algorithm for vehicle license plate identification is proposed, on the basis of a novel adaptive image segmentation technique (sliding concentric windows) and connected component analysis in conjunction with a character recognition neural network. The algorithm was tested with 1334 natural-scene gray-level vehicle images of different backgrounds and ambient illumination. The camera focused in the plate, while the angle of view and the distance from the vehicle varied according to the experimental setup. The license plates properly segmented were 1287 over 1334 input images (96.5%). The optical character recognition system is a two-layer probabilistic neural network (PNN) with topology 108-180-36, whose performance for entire plate recognition reached 89.1%. The PNN is trained to identify alphanumeric characters from car license plates based on data obtained from algorithmic image processing. Combining the above two rates, the overall rate of success for the licenseplate-recognition algorithm is 86.0%. A review in the related literature presented in this paper reveals that better performance (90% up to 95%) has been reported, when limitations in distance, angle of view, illumination conditions are set, and background complexity is low. Index Terms—Image processing, license plate recognition (LPR), optical character recognition (OCR), probabilistic neural network (PNN).
英语专业 听力第一册Unit_7
bargaining shop： a shop where customers can bargain over the prices of the goods
clearance sales: special retail sale, usually held to move out completely a type or brand of product from inventory 清仓削价销售 a good buy: Sth. you buy at a low or reasonable price 便宜货 上算的买卖
5. B. He kept his promise (He was as good as his words for he held up an electric razor and asked a young man who from the look of his face needed it whether it was worth six pence. The man had no doubt about the matter and was promptly handed the razor for the sum asked. )
Ex. Listen and choose the best answer
1. C. Everthing in the shop was said to be sold at a discounted price. (A man shouting the greatest sale of the year was about to begin.) 2. A. Sorts of small articles without much value (A harassed assistant began to pile all sorts of odds and ends on the shelves, table lamps, cutlery sets, clocks, electric razors, crockery, vases)
V-最优直方图及其在车牌分类中的应用研究
V-最优直方图及其在车牌分类中的应用研究王峰;靳小波;于俊伟;王贵财【摘要】汽车牌照类型的判别是牌照识别系统(LPR)中的一个重要步骤.为有效进行车牌分类,本文提出一种基于V-最优直方图的KNN分类方法.首先根据车牌反色信息将多分类问题转化为二分类问题以简化并提高算法的效率;然后在HSV(色调-饱和度-明度)颜色空间中提取牌照图像的三阶颜色矩特征,利用KNN分类器实现对简化后所得二分类问题的判别;采用V-最优直方图方法降低KNN算法的计算复杂度,进一步提高分类算法的执行效率.在真实数据集上和其他方法进行对比实验,结果表明本算法具有较好的分类性能.【期刊名称】《广西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(031)003【总页数】6页(P138-143)【关键词】V-最优直方图;车牌分类;k-近邻(KNN)【作者】王峰;靳小波;于俊伟;王贵财【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001;河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001;河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001;河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TP391.4汽车牌照识别系统(license plate recognition,LPR)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，这项技术已得到越来越广泛的应用。
车牌分类是LPR中的一个重要步骤，对牌照类型的判别是通过车牌颜色来区分的，相关车牌分类的方法主要有以下几类：①利用RGB(红-绿-蓝)分量的相对关系判断车牌颜色[1-2]；②设定各类颜色的中心值，通过计算颜色相似度进行颜色判别[3-4]；③通过判断颜色特征是否在一定的取值范围内(如蓝色色调设为220±20)来识别颜色[5-6]；④根据相关颜色分量的统计直方图峰值所在范围决定车牌颜色[7]。
这些方法在特定的应用环境虽然都取得了一定的效果，但在RGB颜色空间中，3个分量的亮度值随光照强度的不同而改变，分量之间具有较强的相关性，且与人的感知程度不一致[8]，因此该模型不适于光照变化较大的应用环境。
车牌识别
收稿日期:2005-09-26;修返日期:2005-11-24基金项目:教育部跨世纪优秀人才培养计划基金资助项目(2003714)一种车牌自动识别系统设计方法*李 波,曾致远,周建中,罗 勤(华中科技大学数字化工程与仿真中心,湖北武汉430074)摘 要:通过对连续视频流分析的方法判断并捕获车牌图像帧;基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理;最后基于连通体分析的方法切分字符。
实验表明本系统设计方法是可行的。
关键词:车牌识别;数学形态学;车牌定位;字符切分中图法分类号:TP391.41 文献标识码: A 文章编号:1001-3695(2006)10-0156-03Algorith m for Au tom a tic Licen se Plat e Recognition Syst emLI Bo,ZE N G Zhi-y uan,ZHOU J ia n-zhong,LU O Qin(Digital Engineering &E mulation Research Center ,H uazhong Univer sity of Science &Technology,Wuhan H ubei 430074,China)Abst ract :In t his pa per,license pla te fram e is capt ured from video im age sequences.Ba sed on m at hem at ical m orpholog y and edge cha ra ct eristic ana ly sis,license pla te orient at ion is conducted.After bina riza tion a nd the adoption of m ult iple indexes e-valuat ion funct ion for color reverse,chara ct ers a re segm ented on the ba sis of connected com ponent ana ly sis.The ex perim ent indica tes that it is fea sible to a dopt this a lgorithm in L PR syst em .Key wo rds:Licens e Pla te Recog nit ion;M at hem at ical M orphology;License Plat e Orient at ion;C ha racter S eg m enta tion 牌照是车辆的身份标志,车牌自动识别系统作为现代社会智能交通系统的核心部分之一,应用已经越来越普及。
中华人民共和国公共安全行业标准GA36-2014中华人民共和国机动车号牌
.ICS 43.040.60R 82 GA 中华人民共和国公共安全行业标准GA 36—2014代替GA 36-2007中华人民共和国机动车号牌License plates of motor vehicles of the People’s Republic of China2014- 01 - 24发布2014 - 01 -24实施中华人民共和国公安部发布目次前言 (II)1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4分类、规格、颜色及适用范围 (2)5式样 (3)6技术要求 (13)7试验方法 (19)8检验规则 (21)9标志、包装、运输和贮存 (23)10安装 (23)11更换 (23)12放大号 (24)13监督管理 (24)14标准实施的过渡期要求 (24)附录A（规范性附录）发牌机关代号 (25)附录B（规范性附录）号牌效果图 (36)前言本标准的第2章、第3章、第9章是推荐性的，其余为强制性的。
本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。
本标准代替GA36-2007《中华人民共和国机动车号牌》。
与GA36-2007相比，除编辑性修改外主要技术变化如下：——修改了适用范围（见第1章，2007年版的第1章）；——增加了规范性引用文件（见第2章）；——修改了机动车登记编号的定义（见3.2，2007年版的3.2）；——增加了机动车号牌半成品的定义（见3.3）；——修改了摩托车号牌数量，取消前号牌（见4.1，2007年版的第4章）；——删除了外廓尺寸为220mm×95mm的摩托车前号牌（见2007年版的第5章）；——修改了临时行驶车号牌式样（见5.3.5，2007年版的5.4.5）；——修改了发牌机关代号的启用方式（见5.7，2007年版的5.8）；——增加了5种序号中字母和数字的组合方式（见5.8.2，2007年版的5.9.2）；——修改了号牌的表面材料的技术要求（见6.1.2，2007年版的6.1.2）；——修改了号牌的字符和效果图的技术要求（见6.2，2007年版的6.2）；——增加了号牌的生产序列标识的技术要求（见6.3）；——删除了逆反射性能中湿状态下逆反射系数的要求及对应的试验方法（见2007年版的6.7.2和8.5.2）；——增加了蓝色日间颜色的色度性能要求（见6.7.2.2.1）；——修改了耐候性能、黏附性能和抗风沙性能的试验方法（见7.13、7.14和7.15，2007年版的8.12、8.13和8.14）；——增加了半成品相关的检验规则（见8.2.2.2和8.2.2.3）；——增加号牌的标志、包装、运输和贮存要求，修改单副号牌的包装要求（见第9章，2007年版的第10章）；——修改了号牌的安装要求，包括摩托车类号牌的安装、固封装置、号牌架等（见第10章，2007 年版的7.1）；——增加了监督管理要求（见第13章）；——删除了发牌机关代号安徽省巢湖市的“Q”（见2007年版的附录A）；——修改了湖北省襄樊市名称（见附录A）；——删除了发牌机关代号西藏自治区驻四川双流的“H”和驻青海格尔木的“J”及对应注释“f”和“g”（见2007年版的附录A）；——增加了附录“发牌机关代号”中“O”的注释（见附录A）；——删除了附录“字样”中金属材料号牌的字符字样（见2007年版的附录B）；——删除了附录“号牌效果图”中的摩托车前号牌效果图（见2007年版的附录C）。
基于阈值分割的车牌定位识别分析
科类理工类编号（学号） 2012311389本科生毕业论文（设计）基于阈值分割的车牌定位识别License plate recognition based on template matching and matlabimplementation陈靖文指导教师：朱玲职称讲师云南农业大学昆明黑龙潭650201学院：基础与信息工程学院专业：电子信息工程年级： 2012级论文（设计）提交日期： 2016年5月答辩日期： 2016年5月答辩委员会主任：云南农业大学2016年05 月目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1 前言 (3)2 车牌识别系统分析 (4)2.1车牌识别的目的 (4)2.2车牌识别现状分析 (4)2.3车牌识别的意义 (4)2.4我国车牌分析 (6)3 车牌识别系统的原理及方法 (6)3.1车牌识别系统简述 (6)3.2车牌图像处理 (7)3.2.1 图像灰度化 (7)3.2.2 图像二值化 (7)3.2.3边缘检测 (8)3.2.4 图像形态学运算 (9)3.2.5图像滤波处理 (10)3.2.6车牌图像的闭运算 (11)3.3车牌定位原理 (11)3.4车牌字符处理 (11)3.4.1 阈值分割原理 (11)3.4.2 对车牌阈值化分割 (13)3.4.3 字符归一化处理 (13)3.5字符识别 (13)3.5.1 字符识别简述 (13)3.5.2 字符识别的方法 (13)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (14)4 实验分析 (15)4.1GUI界面设计 (16)4.2车牌区域的定位 (16)4.3车牌字符识别 (18)4.4车牌识别结果及分析 (20)5 结论 (22)参考文献 (23)基于阈值分割的车牌定位识别陈靖文（云南农业大学基础与信息工程学院，昆明650201）摘要汽车牌照自动识别模块是现代社会智能交通系统（ITS）的重要组成部分，是图像处理和模式识别技术研究的热点，具有非常广泛的应用。
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。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
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。
车牌识别的方法
车牌识别的方法车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，能够将运动中的车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率均可达到99%以上。
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。
当前，车牌识别技术已经广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、公路治超、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合，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。
目前车牌识别技术已经开始成熟，国内外厂商推出了一批性能优异的产品，开始在交通、公安、停车场、安防、小区、充电站、加油站、车服门店等许多领域得到了成功的应用。
目前的车牌识别产品除自动识别车牌号码外，有些产品比如深睛S-VX系列车牌识别一体机还能同时识别车牌颜色，车身颜色，车辆品牌及年代，完成相关图像的保存和记录。
根据应用条件和要求的不同，车牌识别产品也有多种类型。
从实现模式来说，分为软识别和硬识别两种。
软识别即车牌识别软件，基本是安装的PC端、服务器端，前端硬件设备采集视频或抓拍图片，传输到后端带有识别软件识别端进行识别，这种技术多数应用在前期模拟相机时代停车场，高速公路，电子警察，但这种方式针对分析端要求较高，如中间传输出现中断或者分析端出现重启情况，不可实时进行识别。
特别是在一些小型场景，比如停车场，加油站，新能源电动车充电站内，PC在岗亭或者机房，经常由于温度、潮湿等条件影响，会存在不稳定情况；另外在特定场景，由于天气、复杂环境、角度影响，识别率迟迟达不到很高标准，所以这项已经很少使用。
车牌自动识别系统的设计与实现
2022年 1月 January 2022Digital Technology &Application 第40卷 第1期Vol.40 No.1数字技术与应用180中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)01-0180-03DOI:10.19695/12-1369.2022.01.58车牌自动识别系统的设计与实现兰州职业技术学院 梁宏炜随着人工智能技术的迅猛发展，文字识别、图像识别技术都得到了快速的发展，这也为开发车牌自动识别提供了技术支持。
本系统运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，能够即时精准地快速识别出车牌中包含的所有的汉字、数字和字母，并直接提供识别结果，从而使得对于机动车辆的自动化监控和管理成为了现实。
本系统采用Visual C#作为开发平台，结合开源、跨平台的计算机视觉库OpenCV搭建了交叉编译环境，采用模块化的设计理念，利用模块化的编程方法对各个基本功能模块进行设计与开发，得到了一套可视化的车牌自动识别系统软件。
该软件系统密切贴合生活，可以克服多种环境干扰因素，快速高效地完成各种车牌的自动识别。
车牌自动识别系统是计算机视觉、图像处理和模式识别的研究热点，是中国智慧交通的重要组成部分。
可以进行交通流量检测，车辆定位，高速公路收费和汽车防盗的自动化监管。
对于保障城市治安和道路交通安全，防止交通拥堵，实现智慧交通具有现实的积极意义。
尤其是在疫情防控期间，更要求对一些特殊停车场所、大院及政府机关、居民小区进行严密的车辆管理，对机动车外出时段实施严密监控，对各类车辆进行零接触的登记和识别，提高安全管理水平及管理效率。
1 系统设计原理车牌自动识别通过视频采集接口，抓拍在道路上行驶的汽车图片以实现车牌号码的车辨识，然后对动态采集到的图片经过预处理技术以克服图像干扰，从而提高了辨识效率。
收稿日期:2021-11-05作者简介:梁宏炜(1978—),女,甘肃兰州人,研究生,讲师,研究方向:软件技术。
GA36-2007
中华人民共和国公安部 发布
GA36—2007
目次
前 言 ............................................................................. II 1 范围 ................................................................................ 1 2 规范性引用文件 ...................................................................... 1 3 术语和定义 .......................................................................... 1 4 分类、规格、颜色及适用范围 .......................................................... 1 5 式样 ................................................................................ 3 6 技术要求 ........................................................................... 12 7 其他 ............................................................................... 14 8 试验方法 ........................................................................... 14 9 检验规则 ........................................................................... 16 10 包装 .............................................................................. 17 附录A（规范性附录）发牌机关代号 ...................................................... 18 附录B（规范性附录）字样 .............................................................. 29 B.1 外廓尺寸为 440mm×140mm的号牌.................................................... 29 B.2 外廓尺寸为 440mm×220mm的号牌.................................................... 31 B.3 外廓尺寸为 220mm×140mm和 220mm×95mm的号牌 ..................................... 33 B.4 外廓尺寸为 300mm×165mm的号牌.................................................... 35 B.5 外廓尺寸为 88mm×60mm的号牌...................................................... 36 附录C（规范性附录）号牌效果图 ........................................................ 38 C.1 大型汽车号牌 ..................................................................... 38 C.2 挂车号牌 ......................................................................... 38 C.3 小型汽车号牌 ..................................................................... 39 C.4 使馆汽车号牌 ..................................................................... 39 C.5 领馆汽车号牌 ..................................................................... 39 C.6 港澳入出境车号牌 ................................................................. 39 C.7 教练汽车号牌 ..................................................................... 40 C.8 警用汽车号牌 ..................................................................... 40 C.9 普通摩托车号牌 ................................................................... 41 C.10 轻便摩托车号牌 .................................................................. 41 C.11 使馆摩托车号牌 .................................................................. 42 C.12 领馆摩托车号牌 .................................................................. 42 C.13 教练摩托车号牌 .................................................................. 42 C.14 警用摩托车号牌 .................................................................. 43 C.15 低速车号牌 ...................................................................... 43 C.16 临时行驶车号牌 .................................................................. 43 C.17 临时入境汽车号牌 ................................................................ 45 C.18 临时入境摩托车号牌 .............................................................. 46 C.19 拖拉机号牌 ...................................................................... 47
甘肃车牌识别系统
车牌识别系统(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。
汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。
甘肃车牌识别系统车牌识别系统价格永远是交易中最恒久的话题，似乎在谈妥这个话题之前，一切交易都是梦幻泡影。
但是只要价格谈妥了之后，交易流程就会水到渠成。
甘肃车牌识别系统这自然是无可厚非的，所以当红杰的销售员被问及甘肃车牌识别系统多少钱一个的时候，我们不会立刻给出一个答案，因为任何口头上的报价，都是不负责任地耍流氓。
甘肃车牌识别系统红杰的每一份报价，都是来自设计部门细致周到的核算。
我们根据车牌识别系统安装地点，设计风格，用材用料，尺寸大小等等这些所有因素，核算出最合理的价格。
甘肃车牌识别系统正如上个星期，来自兰州的一位客户打通了红杰的订购热线，他的第一个问题便是“你们做甘肃车牌识别系统多少钱一个啊？”甘肃车牌识别系统对此我们的答案是：“甘肃红杰是一家车牌识别系统定制工厂，我们将根据您的适用要求，和安装地点来设计外观以及内部配置，并根据当地情况来决定安装方式。