什么是车牌识别系统
车牌识别系统的研究背景意义与国内外研究现状
车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状1 车牌识别系统的背景1.1 车牌识别系统的背景及研究意义1.2 车牌识别系统简介2 车牌识别系统的国内外现状3 车牌识别难点1车牌识别系统的背景1.1 车牌识别系统的背景及研究意义随着经济社会的迅猛发展，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。
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：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。
停车场车牌自动识别系统的工作原理
停车场车牌自动识别系统的工作原理停车场车牌自动识别系统是以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。
它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。
它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
停车场车牌自动识别系统既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。
至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，现在各大厂商都选择了自己善长的场景并对其算法做了针对性的处理，比如火眼臻睛车牌识别系统就是专门针对停车场的，他对停车场的大角度，雨雾天气，顺逆光等场景做了专门的算法处理机制。
停车场车牌自动识别系统适用范围：主要用于纯智能车牌识别停车管理系统或卡加车牌识别停车场系统，如住宅小区停车场、办公大楼停车场、商业停车场、购物中心停车场、厂区等单位内部车辆专用停车场及高速公路收费。
停车场车牌自动识别系统组成：该系统主要由智能车牌识别高清网络摄像机、一体化道闸、车牌及车位屏、停车场管理系统软件及智能车牌识别软件等组成。
下面针对其组成及其特点做一简要介绍：一、停车场车牌自动识别系统特点（一）结构简单，安装、使用、维护方便；（二）自动识别，无需停车刷卡，直接不停车通行；（三）多重安全保障，有效防止一卡多用及收费漏洞；二、基本设施及特点（一）全自动挡车道闸1、特别设计一套卸荷装置，以防止外力损坏；2、行程控制以光电开关代替机械行程开关；3、特别设计一套平衡机构，确保运行轻快、平稳、输入功率小；4、增设紧急手动装置，以防止意外事件的发生；5、增设一套防砸车控制系统，确保车辆安全；6、全电路无触点控制系统，确保车辆安全。
车牌自动识别系统概述
车牌自动识别系统2-1系统概述随着我国综合实力和国民收入水平的提高，机动车每年以10%～20%的速度迅猛增长，道路建设步伐加快，全国城市化水平也在不断提高，交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件也逐年上升，特别是像肇事或作案后驾车沿公路逃逸，盗抢机动车辆，车辆违章行驶等。
针对上述问题，1999 公安部在102，107 国道开展创建活动，2000 年又在104，312 国道和所有高速公路继续开展创建活动，同时又在全国36 个城市实施“畅通工程”，其目的是提高交通管理水平，向科技要警力，适应我国现代化建设的需要。
而公路卡口车辆智能监测记录系统十分有利于对平安大道公路（国道）运行车辆的构成、流量分布，违章情况进行常年不间断的自动记录，为交通规划，交通管理，道路养护部门提供重要的基础和运行数据，为快速纠正交通违章行为，快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢案件提供重要的技术手段和证据，对平安大道（国道）的平安运行和提高公路交通管理的快速反应能力有着十分重要的意义。
卡口智能车辆监测记录系统是利用先进的光电，计算机，图像处理，模式识别，WEB 数据访问等技术，对监控路面的每一辆机动车的前部特征图像和车辆全景图像进行连续全天候实时记录，计算机根据所摄像的图像进行车辆号牌全自动识别，并能进行车辆动态布控和超速违章报警，通过公安网络能将各个监控点信息有机共享。
系统可以安装在公路任意段面上，包括城市出入主要道路口，收费站，省际和市际卡口等处。
室外摄像头和辅助照明安装在车道上方，与地面的垂直距离高于5.5M，摄像头和辅助照明采用不同支架安装，相应水平距离大于6M。
工业控制计算机可放置在标准机房内或专业机柜里，配置UPS 和稳压电源，所有机壳接地完好。
室外支架上方安装避雷器，摄像头防护罩具备防水，防振，防尘，防磁，隔热和保温能力，系统使用三相交流电源，停电保护和自我引导。
车辆智能监测系统主要应用在城市的进出口交通要道上，对经过卡口的所有车辆进行图像采集并保存，自动识别车牌号码和颜色，自动记录相应车辆车型、颜色、车牌号、行驶方向、车速、路经时间等各种参数，数据具备联网查询。
车牌识别程序
车牌识别程序《数字图像与计算机视觉》期末实验报告专业名称：学生姓名：学号：题目一：车牌识别系统（LRP）一、实验目的1、了解车牌识别系统及其应用；2、结合本门课程所学内容，设计一个车牌识别系统并实现。
二、实验内容1、车牌识别系统的图像预处理2、车牌定位、3、字符分割4、字符识别三、主要步骤车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。
LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。
本实验完成车牌识别的系统流程图如下：1、预处理摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。
预处理的包括：1）消除模糊——用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊2）图像去噪。
通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波3）图像增强自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。
2、车牌定位从背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
由于车牌区域大部分为蓝色，根据这个特性可以定位到车牌区域，而对于蓝色车系来说，可以通过腐蚀的方法解决。
具体算法流程如下：结果如图：图 1 车牌定位图 2 车牌分割3、字符分割：完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。
具体流程如下结果如图：图 3 分割出的七张图片4、字符识别：本文基于模板匹配算法对分割出来的字符图片进行识别。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分，具有广泛的应用前景。
本文将详细探讨基于MATLAB的车牌识别系统的研究，从算法设计到实验结果，全方位地分析系统的性能与特点。
二、车牌识别系统概述车牌识别系统主要通过图像处理和计算机视觉技术，对道路上的车牌进行自动识别。
系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等几个关键步骤。
基于MATLAB的车牌识别系统，利用其强大的图像处理和矩阵运算能力，为车牌识别提供了有效的技术支持。
三、系统设计1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声、增强车牌信息、改善图像质量等。
在MATLAB中，可以通过灰度化、滤波、二值化等操作，对图像进行预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤之一，主要利用图像处理技术，从整个图像中提取出车牌区域。
常用的车牌定位方法包括投影法、边缘检测法、模板匹配法等。
在MATLAB中，可以通过这些方法实现车牌的快速定位。
3. 字符分割与识别字符分割与识别是车牌识别的核心步骤，主要将定位后的车牌图像中的字符进行分割，并识别出每个字符的具体内容。
在MATLAB中，可以通过连通域分析、投影分析等方法实现字符的分割与识别。
四、实验结果与分析为了验证基于MATLAB的车牌识别系统的性能，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该系统在各种光照条件、不同角度、不同颜色的车牌下均能实现较高的识别率。
同时，该系统还具有实时性高、鲁棒性强等优点。
在实验过程中，我们还对系统的各个步骤进行了详细的分析。
通过调整图像预处理的参数、优化车牌定位算法、改进字符分割与识别的方法等手段，不断提高系统的性能。
最终，我们得到了一个具有较高识别率的车牌识别系统。
五、结论本文研究了基于MATLAB的车牌识别系统，从算法设计到实验结果进行了全面的分析。
实验结果表明，该系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性等优点，能够满足实际需求。
车牌识别系统有哪些特点
车牌识别系统是城市智能交通管理系统的一个重要组成部分，是针对公路行驶的机动车辆进行实时监控的智能化交通系统，随着城市交通智能化的深入，智能交通系统正向系统化方向发展。
目前的ITS系统不再是简单的车辆处理系统，而是含盖道路监控、车辆记录、违章处理、高/快速路管理、智能停车管理等多个方面的综合化系统。
各个ITS厂商通过自己的不断努力为各地“平安大道”建设提供了全面系统的技术支持。
随着ITS技术的不断改进完善，城市ITS用户以提供高可靠性、高稳定性、高实用性、高灵活性产品的厂商为第一选择，辅助以完善全面的系统集成方案实现城市交通的真正智能化。
面对中国道路交通发展的突飞猛进，ITS厂商始终以提供优越品质的ITS系统为目标，提供完善的全程服务为己任，为提升ITS市场的科技水平而不断努力。
下面将为大家介绍以下各个系统的特点：卡口车牌识别系统是城市智能交通管理系统的一个重要组成部分，是针对公路行驶的机动车辆进行实时监控的智能化交通系统，主要用于交通肇事逃逸和利用机动车辆刑事犯罪案件的侦破，使警力从繁重的体力劳动中解脱出来。
卡口车牌识别系统一般配备超速抓拍功能，可以有效治理超速违法行为，大大降低了因超速而发生的交通事故发生率。
目前ITS市场中车牌识别系统主要功能包括：1、车辆牌照自动识别（信息包括完整的牌照信息，颜色、字符、汉字、数字全面完整的识别）。
2、车速的自动准确检测。
3、违法黑牌照车辆的抓拍报警。
4、车辆识别信息与车管所车辆信息的及时联动、操作权限的分立、前端采集信息的实时上传以及网络断点续传等主流功能。
其中车辆牌照的自动识别系统目前业界纯视频识别率应达到90%以上，外触发识别率应达到98%以上。
这里所说的识别率是指整牌的识别率，包括车牌颜色、字符、数字以及汉字四项内容。
以目前技术角度来说100%准确识别是理想化的情况，实际情况中车辆牌照的识别还存在外界因素的种种影响，例如车速、气候、照度等因素都会影响最终的识别效果。
车牌识别
车牌识别技术(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。
以下列举了几种应用方式：——监测报警对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。
系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。
应用这种系统将极大地提高执法效率。
——超速违章处罚车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。
具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。
基于物联网的车牌识别系统
基于物联网的车牌识别系统一、引言随着物联网技术的发展，现在越来越多的涉及到车辆的业务都需要对车辆进行准确的识别。
因此，基于物联网的车牌识别系统应运而生，在这篇文章中，我们将深入探讨基于物联网的车牌识别系统。
二、物联网的介绍物联网是指将物理世界和数字世界融合在一起，通过全球范围内的互联网、无线传感器网络和其他现代技术，使各种物体以智能化的方式互相连接和交互。
物联网正在带来新的商机以及改变人们的生活方式。
三、车牌识别技术车牌识别技术是一种通过识别车辆牌照上的文字，自动进行识别并进行信息管理的技术。
车牌识别技术通过识别车辆牌照上的文字，并通过文本识别技术将车牌号码转化为计算机可读取的数字信息，然后将这些信息存储在数据库中。
四、基于物联网的车牌识别系统的原理基于物联网的车牌识别系统由车辆识别客户端、后台服务器和云存储组成。
车辆识别客户端负责识别车辆上的车牌号，并将识别结果通过互联网发送到后台服务器。
后台服务器进行车辆信息的处理和存储，并将信息存储在云存储中。
五、基于物联网的车牌识别系统的应用基于物联网的车牌识别系统具有广泛的应用，主要包括道路交通管理、园区安全管理、停车场管理等领域。
在道路交通管理领域，车牌识别技术可用于违法车辆的自动识别，进一步提高交通管理的效率。
在园区安全管理领域，车牌识别技术可用于进一步加强对来访车辆的安全认证工作。
在停车场管理领域，车牌识别技术可用于提高车辆的停车效率，同时减少人工管理的成本。
六、基于物联网的车牌识别系统的优势基于物联网的车牌识别系统有着诸多优越性。
首先，该系统可实现车辆自动识别，从而提高了管理效率。
其次，该系统具有高度的准确性和实时性。
由于使用先进的技术手段识别车牌号码，因此可以更准确地识别车牌号码。
此外，系统采用实时传输模式，使得识别结果能够及时到达后台服务器，进一步提高了管理效率。
七、基于物联网的车牌识别系统的未来发展在未来，随着人工智能和物联网技术的进一步发展，基于物联网的车牌识别系统将会进一步完善。
视频车牌识别系统
视频车牌识别系统概述：SOFTWELL2008视频车牌识别系统采用最新数字图像处理技术以及动态目标自动跟踪技术。
对图像进行快速实时的自动识别处理(车牌自动定位、字符分割、字符识别)，是集车辆视频检测、动态模糊消除、车牌自动识别和车辆管理数据库自动检索等先进技术于一体的检测系统。
同时采用先进的电脑控制云台镜头智能调节功能，速度快、清晰度高、使用方便。
在不影响交通秩序的情况下，能随时随地自动实时检测、识别、检索和记录行进中的车辆车牌。
本系统在使用时，可以将摄像机放在车顶或路旁，主机与供电系统放在车辆内部，主机对摄像机获得的画面进行处理，自动进行车牌识别并与主机中的数据库进行对比，发现欠费、违章、盗抢、无记录等车辆自动报警，以便及时拦截。
主机中的数据库通过移动硬盘、光盘、有线、无线网络及时更新。
可以实现远程控制、查询。
性能指标：●识别率本系统在经过三百多组（每组400－500辆）的实际测试。
在标准的理想状况下（白天，光照充足，车辆静止，车牌干净等）：识别率≥98%。
道路实际测试：白天、车速≤80Km 识别率≥93.7%具有识别训练功能，可适应不用的应用环境，提高识别效果。
●识别速度本系统抓取及识别一辆车的时间≤0.1s查找完成时间≤0.3s(库容量为303条记录时)●监控范围本系统一台摄像机可监控1－2个车道。
系统有效监控路面距离为5－30米左右，可扩展为80米。
●车辆速度检测车辆的车速≤100Km （超过100Km需要高性能的摄像系统支持）●触发方式采用先进的实时视频检测技术，不使用外部车辆触发器；应用范围：1、冲红灯识别系统：嵌入到后期图片处理软件中，自动读取车牌号码，降低工作强度。
2、超速报警系统：当车辆超速时，捕获的车牌识别后当作新的“黑名单”自动分发到管理中心及各稽查站点，同时现场报警。
3、超载报警系统：当车牌超载时，捕获的车牌识别后当作新的“黑名单”自动分发到管理中心及各稽查站点，同时现场报警。
计算机识别外设原理,车牌识别系统的识别原理及触发方式
计算机识别外设原理,车牌识别系统的识别原理及触发方式
计算机识别外设的原理：
计算机通过安装适配器或驱动程序来连接和识别外设。
当外设连接到计算机时，计算机会发送信号给适配器或驱动程序，适配器或驱动程序负责将外设的信息转换成计算机可以识别和处理的格式。
计算机根据识别到的外设信息，可以自动配置和管理外设，使其可以正常运作。
车牌识别系统的识别原理：
车牌识别系统通过图像处理和字符识别技术来自动识别车牌号码。
具体原理如下：
1. 图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备获取车牌图像。
2. 图像预处理：对采集到的车牌图像进行去噪、增强和裁剪等处理，以提高图像质量和车牌边缘的清晰度。
3. 特征提取：利用图像处理算法和模式识别技术，提取车牌图像中的特征信息，如字符的位置和形状等。
4. 字符识别：根据特征信息，使用字符识别算法对车牌图像中的字符进行识别和分割，逐个识别出字符并转换成文本格式。
5. 结果输出：将识别结果以文本形式输出或保存到数据库中。
触发方式：
车牌识别系统的触发方式常见有两种：
1. 主动触发：基于传感器或触发器等外部设备，如地感、车检器等，当有车辆经过时，触发系统开始进行车牌识别。
这种方式适用于需要特定时机进行车牌识别的场景，如停车场的入口和出口。
2. 被动触发：系统连续监控和分析车辆图像，当车辆出现在图
像中时，系统自动进行车牌识别。
这种方式适用于需要实时监控和处理车辆信息的场景，如路口监控和交通管理系统。
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停车场系统是通过计算机、网络设备、车辆管理设备搭建的一套对停车场车辆出入、场内车流引导、收取停车费用等综合管理的网络系统，而车牌识别系统是停车场系统中的一种，它具有当前更先进的车辆管理功能，可以做到准确、高效的管理车辆进出；查询报表亦是灵活、便捷；拥有安全、严格的保卫功能，同时可简化对临时停放车辆的管理程序。
车牌识别系统它采用逐渐成熟的车牌识别技术，可以在短时间内完成车辆牌照号码、颜色的识别，并准确记录通行车辆的车牌信息，减少车辆在进出场的等待时间，提升车辆的通行效率和车位周转率；在设备稳定性上，采用嵌入式的软硬件结构进行了优化和综合设计，增加了系统的可靠性。
为了能够车牌识别系统在不同环境下的应用，在产品上市初期，我们进行了大范围的温度变化测试，对温度变化较大的场所，
我们采用了温度补偿装置，同时对于雨雪天气进行了加强防护，确保设备在任何环境下都可正常使用。
车牌识别系统采用不停车进场，彻底解决了一卡一车时高峰期停车取卡造成的出入口拥堵现象，彻底杜绝一卡多车的管理漏洞，彻底解决卡片丢失、损坏等带来的补卡、换卡工作，有效地保证了车主的停车安全。
以上就是有关车辆识别系统的相关介绍，希望对大家有所帮助！。