车牌识别程序 ----可直接运行
车牌识别地matlab程序
( 附录 车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('');%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 " figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像'); %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel('disk',13);%strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减 ￥ figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型 fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型 level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像 bw2=double(bw22); %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 、 figure,imshow(bw2);title('图像二值化');%得到二值图像 grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界
车牌自动识别操作系统使用说明
车牌自动识别操作系统 使用说明 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
车牌自动识别操作系统使用说明 使用车牌识别的优势在哪里 车牌自动识别系统的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，增加停车费的收取；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生，无须人工干扰,作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 对固定车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题： 解决了一卡多车的情况 解决了卡未携带进出小区受阻的情况 解决了卡丢失、损坏带来的换卡，补卡的 解决了因为卡安装摆放位置不同带来的刷卡不灵敏的问题 对临时车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题： 1、解决了临时收费过程中，收费人员偷钱的机会； 2、解决了入口发卡机的卡容量有限的问题，入口需要配备工作人员。入口发卡机往往需要安排专人在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”，严重偏离了“节省人力资源的根本要求”。而临时车往往停得距离发卡机较远，是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映，是经常发生的情况； 3、解决了有个别临时车混出停车场，同时损失临时卡和停车费的情况； 4、解决了有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡，造成临时卡不断流失的情况自动对大车，小车进行车型区分，执行不同的收费标准； 车牌识别对整个停车场领域带来了哪些便利 一、车牌识别对物业管理人员的适应性分析 1）物业管理人员不用担心卡流失后再补卡、卡注册、卡授权、卡挂失、卡解挂等繁琐的卡操作。 2）物业管理人员不用担心一卡多用带来的收益流失。 下面是车牌识别系统操作说明
第二代一体式车牌识别系统设计方案
第一部分：系统介绍及应用分析 一、系统简述 随着科学技术水平的发展，视频领域已进入高清时代，我公司通过多年研究，隆重推出了高清车牌识别一体机和道闸的简单且豪华组合，使用很少的设备完成了停车场系统对固定用户和临时收费的管理要求。传统的停车场大多采用近距离读卡方式，必须停车伸手刷卡，上下坡道停车刷卡容易造成溜车、碰撞等事故，并且停车场卡片属于一种耗材，后期添加需要购买，还涉及丢卡、坏卡等情况引发的经济纠纷，在以车牌识别为主导的智能车辆管理系统中不会出现此类情况，高清车牌识别系统主要通过车牌识别技术，实现对进出车辆车牌信息的识别，每一辆出入停车场的车辆均有出入图片匹配，由系统软件根据收费方案核算收费金额并显示在道闸的显示屏上，车辆进出场时可以实现不停车通行。 整套系统使用简单、维护方便、稳定性强，采用TCP/IP网络通讯，布线简单、方便，大大减少了施工难度，便于设备的调试及维护。 二、车牌识别介绍 车牌识别技术以计算机技术、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。 车牌识别系统流程
第二部分：系统设备组成及工作逻辑 一、系统设备组成 该套系统主要由以下部分组成： 入口控制部分：X9道闸一体机也可换其他样式速度的道闸（含高清车牌识别一体 机、聚光灯、控制主板带控制功能） 出口控制部分：X9道闸一体机也可换其他样式速度的道闸（含高清车牌识别一体 机、聚光灯、控制主板带控制功能） 岗亭终端：电脑主机、停车场管理软件、485/232通讯转换器 管理中心：电脑主机、停车场管理软件 二、车辆管理流程 车辆入场： ◆临时车辆 临时车辆入场时，高清车牌识别一体机远距离自动识别车牌号、记录入场时 间等，并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号，道闸远距离快速抬杆，不停车通 行进入车场；车辆通过后道闸杆自动落下。 ◆固定客户车辆 管理计算机将对应授权通道的车牌信息到车牌识别管理软件中。固定车辆进 入停车场时，车牌识别一体机自动抓拍、识别、处理车辆的车牌信息，并将识别 结果传送到管理计算机，管理计算机利用识别结果查询数据库，识别正确自动放 行车辆，并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号；车辆通过后道闸杆自动落下， 达到车辆不停车通行。 车辆出场： ◆临时车辆 临时车辆出场时，高清车牌识别一体机远距离自动识别车牌号、上传到电脑， 管理电脑自动调出该车进场的车牌及入场时间等信息，并自动计算停车时间、收 费金额，并在道闸的显示屏上显示收费金额； 收费完成后，道闸杆自动开启放行车辆，车辆通过后道闸杆自动落下； ◆固定客户车辆 固定车辆外出停车场时，车牌识别一体机自动抓拍、识别、处理车辆的车牌 信息，并将识别结果传送到管理计算机，管理计算机利用识别结果查询数据库， 识别正确自动放行车辆，并在道闸的显示屏上显示该车的车牌号；车辆通过后道 闸杆自动落下，达到车辆不停车通行。
基于matlab的车牌号码识别程序代码
基于matlab的汽车牌照识别程序 摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。 关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言 随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、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，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成 （1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 （2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 （3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像
车牌识别的matlab程序
附录 车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('3.jpg');%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像'); %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景 s=strel('disk',13);%strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减 figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像 bw2=double(bw22); %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 figure,imshow(bw2);title('图像二值化');%得到二值图像 grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界 figure,imshow(grd);title('图像边缘提取');%输出图像边缘 bg1=imclose(grd,strel('rectangle',[5,19]));%取矩形框的闭运算 figure,imshow(bg1);title('图像闭运算[5,19]');%输出闭运算的图像
高清车牌识别解决方案
一、车牌识别背景 随着科技经济的不断发展，人们生活水平不断提高，机动车的数量也在逐年增加，势必会产生一定的停车问题，比如停车难，停车场入出口拥堵，传统停车场管理系统效率低等，为改变目前的停车现状，以车牌识别技术为基础的车牌自动识别技术应运而生。 二、关于车牌识别技术 车牌自动识别技术是车牌识别技术（License Plate Recognition， LPR）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，如车牌号码、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。 三、高清车牌识别系统搭建 3.1车牌识别工作原理 高清车牌识别系统采用高清网络摄像机对进入停车场的车辆进行抓拍，上传计算机处理车牌信息，引导车辆进入，保存记录；在停车场出口通过高清网络摄相机对驶出的车辆进行图像抓拍，经计算机自动识别，与数据库中车牌信息对比，对固定车自动放行，对于临时车根据停车时间进行管理，实现车辆的进出监控和管理。 一台电脑能管理一进一出，和多台电脑组成局域网，能实现多进多出的停车场联网管理。入口通过摄像机抓拍图片，经TCP/IP网络上传给本客户端电脑，
产生入场记录保存在数据库，出口通过摄像机抓拍图片，由客户端电脑处理识别结果，比对服务器电脑数据库，计算停车时间，根据对应的收费方案计算收费，显示在客户端电脑管理界面，配置语音播报和显示屏显示。 3.2 高清车牌识别管理系统组成 高清车牌识别管理软件由识别模块和传统刷卡模块组成，集成传统软件稳定优势，融合识别模块，采用和汲取了国外及目前车牌识别算法的精华，并在此在基础上作了优化和改进，使得定位及识别的速度及准确性得到了很大的提升，特别是对光照的要求，因为过多地依赖环境无疑对安装及推广应用形成了障碍。由于安装位置的不固定性，车牌的反光，逆光，背光等因素将直接影响车牌的识别，改进过的算法对以上车牌的识别得到了很大提升。 3.2.1 车牌识别模块技术参数 1、视频触发捕获率： 监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。 2、车辆号牌识别准确率： 白天车辆号牌识别准确率大于97%；夜间车牌识别准确率90%以上。 3、车牌捕获类型： 可识别02式牌照（GA 36.1-2001）；92式牌照（GA 36-92）；新军车牌照；警车牌照；武警车牌照；港澳车内地牌照；使馆车辆等牌号。 3.2.2管理软件 它将计算机视觉技术、神经网络系统技术、机械、电子自动化设备、计算机以及智能卡技术有机的结合起来，从而对各类出入车辆进行有效的管理。 高清识别智能停车场系统软件采用面向对象的C#平台开发，支持目前稳定可靠的大型数据库SQL 2000、SQL2008等，软件操作界面简单，具有超强的兼容性。车牌自动识别，实时监控，语音报价，车位提示，多样化收费标准，报表详尽，车辆管理完善，自由组合权限控制。
matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)
Matlab程序设计任务书 目录
一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过
设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频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。 流程图: 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。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。 基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小， 然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。 clear ; close all;
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像
for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if temp
人工智能车牌识别
车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交 通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别 等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人 对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。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。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC ）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停 车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率， 车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速 通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书
智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书 2017-05-17 10:56 多奥智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书 一、数据库的安装 安装数据库Microsoft SQL Server 2000 1)选择SQL Server 2000文件夹下的应用程序。 2)选择第一项，即安装SQL Server 2000组件（C）。 3)选择安装数据服务器（S）。 4)选择本地电脑（L）。 5)选择创建新的SQL Server实例，或安装客户端工具（C）。 6)选择服务器和客户端工具（S）。 7)选择默认。点击下一步。 8)选择典型，点击下一步。 9)选择使用本地系统账户，点击下一步。 10)选择混合模式与空密码，点击下一步。 11)继续下一步直到安装结束。重启电脑，数据库安装完成后。 二、停车场软件的安装 安装停车场软件 1)打开光盘，运行，根据提示安装完成后出现。
2)选择“创建本地数据库”，点击“执行选择”后出现连接数据库的界面， 3)点击“连接数据库”后，创建数据库、备份数据库、还原数据库的按钮会显示出来。 4)点击“创建数据库”，创建数据库成功后，退出。再选择“安装加密狗” 5)点击“执行选择”，出现SoftDog Windows驱动安装和卸载程序界面 6)勾选“USB狗驱动”点击“安装”，安装成功后，退出。加密狗驱动安装完成。 三、停车场软件操作 软件的登陆 1)运行软件的安装包，安装好软件。 2)创建好数据库后，点击图标打开软件 3)出现智能停车场管理系统登录窗口，如图示2，输入用户编号101，点击三次回车，进入软件操作界面。或者输入用户编号101后，直接点击“确定”按钮进入软件操作界面
车牌号识别解决方案
一、车牌识别背景 随着科技经济的不断发展，人们生活水平不断提高，机动车的数量也在逐年增加，势必会产生一定的停车问题，比如停车难，停车场入出口拥堵，传统停车场管理系统效率低等，为改变目前的停车现状，以车牌识别技术为基础的车牌自动识别技术应运而生。 二、关于车牌识别技术 车牌自动识别技术（License Plate Recognition， LPR）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，如车牌号码、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。
三、拓扑图 四、高清车牌识别系统搭建 4.1车牌识别工作原理 高清车牌识别系统采用高清网络摄像机对进入停车场的车辆进行抓拍，上传计算机处理车牌信息，引导车辆进入，保存记录；在停车场出口通过高清网络摄相机对驶出的车辆进行图像抓拍，经计算机自动识别，与数据库中车牌信息对比，对固定车自动放行，对于临时车根据停车时间进行管理，实现车辆的进出监控和管理。 一台电脑能管理一进一出，和多台电脑组成局域网，能实现多进多出的停车场联网管理。入口通过摄像机抓拍图片，经TCP/IP网络上传给本客户端电脑，产生入场记录保存在数据库，出口通过摄像机抓拍图片，由客户端电脑处理识别结果，比对服务器电脑数据库，计算停车时间，根据对应的收费方案计算收费，显示在客户端电脑管理界面，配置语音播报和显示屏显示。
车牌识别系统解决方案
车牌识别系统解决方案 一、用户需求分析 在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，或者地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点． 其主要特点如下： 识别系统对环境的依赖性降低至最低程度，可实现全天候正常工作，且识别率保持较高水平。 基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。 可识别的最小号牌宽度为80个像素
matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)
Matlab程序设计任务书 分院（系）信息科学与工程专业 学生姓名学号 设计题目车牌识别系统设计 内容及要求： 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生 分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几 部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元，采 集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌 照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 进度安排： 19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周：课程设计选题与题目分析 20周：程序设计编程实现 20周：课程设计验收与答辩 指导教师（签字）： 年月日学院院长（签字）： 年月日 目录
一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过
设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；
车牌识别方案
贵州宏博伟业机电设备有限公司成立于2011年，是贵州省专业的智能化集成服务企业，公司专注于智能电动门控系统解决方案、智能一卡通解决方案、智能停车场解决方案、智能安防解决方案、防恐路障解决方案、交通设施等…… 1、车牌识别技术简介：停车场无卡车牌识别管理系统的核心技术为车牌识别技术。对此技术很多公司已进行了较为深入的研究，但是在车牌定位和字符分割等关键技术上还存在着诸多难题，车牌识别率一般在90%左右，其实际应用效果不甚理想。通过多年的研究探索，引入了新的研发思路，较好的解决了车牌识别的关键难题，车牌识别率达到99.69%，在各地的停车场工程项目中得到了客户的广泛赞誉。
2、无卡车牌识别管理系统与智能卡系统的对比： 3、系统建设 3.1系统作业流程图
1）车辆进入： ①、车辆驶入车牌摄像机识别区域，触发地感线圈或虚拟线圈。 ②、车牌识别系统自动获取车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。 ③、显示屏显示该车的车牌号及有效期（月租车或临停车），欢迎光临等提示语。 ④、语音播放识别出来的车牌，欢迎光临等提示语。 ⑤、如果非满位或该车属固定车辆情况，闸机自动放行，同时记下车辆进入时间。车辆越过进口，驶入停车场内，车位显示屏刷新车位。整个过程自动完成，无须工作人员干预。车辆一直处于行驶状态，无需停车。 2）车辆离开： ①、车辆驶入车牌摄像机识别区域，触发地感线圈或虚拟线圈。 ②、车牌识别系统自动获取车辆的的图像并识别出车牌识号，然后通过检索数据库得出车辆类别。 ③、显示屏显示该车的有效期（月租车），收费金额（临时车），祝您一路顺风等提示语。 ④、语音播放识别出来的车牌，祝您一路顺风等提示语。 ⑤、如果该车属固定
基于matlab的车牌定位源程序及运行结果 (1)
I=imread('E:\毕业设计\基于matlab的车牌定位的源程\车牌识别程序 \Car1.jpg') [y,x,z]=size(I); myI=double(I); tic Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=30)&&((myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51))&&((myI(i,j,3) <=142)&&(myI(i,j,3)>=119))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2
车牌识别系统用户操作说明书
深圳来吉智能科技有限公司 纯车牌识别系统用户操作说明书
目录 目录 (2) 第一章系统概述 (3) 1.1）系统简介 (3) 1.2）系统拓朴 (4) 1.3）系统安装流程图 (5) 1.4）注意事项 (6) 1.4.1）车道宽度要求 (6) 1.4.2）管理软件要求 (6) 1.4.3）摄像机抓拍图片要求 (6) 第二章产品功能及特点 (9) 2.1）出入口控制器（LKP623） (9) 2.1.1）产品特点 (9) 2.1.2）技术参数 (10) 2.1.3）接线图 (11) 2.2）网络摄像机（LK-210） (12) 2.2.1）产特特点 (12) 2.2.2）技术参数 (13) 2.3）补光灯（LK-214） (14) 2.3.1）产品特点 (14) 2.3.2）技术参数 (14) 2.4）车辆检测器（LD16） (15) 2.4.1）产品特点 (15) 2.4.2）技术参数 (16) 第三章软件、数据库安装 (17) 3.1）M ICROSOFT SQL SERVER 2008数据库 (17) 3.1.1）数据库安装 (17) 3.1.2）数据库设置 (35) 3.2）车牌识别软件安装程序 (37) 3.2.1）运行环境安装 (37) 3.2.2）软件安装 (39) 3.2.3）软件设置 (44) 3.3）附表一收费标准详细说明 (77) 3.4）附表二支架安装 (79) 3.5）附表三车道布设图 (80) 第四章NET FRAMEWORK 4.0安装失败解决 (82) 4.1）安装程序 (82) 4.2）方法/步骤 (82) 第五章NET FRAMEWORK 3.5安装失败解决 (92)
车牌自动识别系统
车牌自动识别系统 生活水平的显著提升促成了私家车数量的不断增加，在城市中，几乎每个家庭都拥有一辆私家车，而这些私家车频繁地出入各种场所，这对停车场管理提出了更高的要求，提升管理水平势在必行。面对着巨大的车流量，停车场需要借助于一套现代化高效的停车场管理系统来进行管理，而车牌自动识别系统无疑是所有系统中最佳的管理解决方案。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。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。 二、车牌自动识别系统识别原理分析 车牌自动识别系统是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌自动识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌自动识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 车辆检测 车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。 系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。 号码识别 为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤： 1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置； 2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； 3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像'); I_final=bwareaopen(I_close,2000); %去除聚团灰度值小于2000的部分 subplot(3,2,6),imshow(I_final),title('形态滤波后图像'); %========================== 车牌分割============================= I_new=zeros(size(I_final,1),size(I_final,2)); location_of_1=[]; for i=1:size(I_final,1) %寻找二值图像中白的点的位置 for j=1:size(I_final,2) if I_final(i,j)==1; newlocation=[i,j]; location_of_1=[location_of_1;newlocation]; end end end mini=inf;maxi=0; for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if temp
车牌识别matlab程序[1]
[, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG文件(*.jpg)';'*.bmp','BMP文件(*.bmp)';}); if( == 0), return, end global %声明全局变量 = [pathname ]; I=imread(); imshow(I); %显示图像I I1=rgb2gray(I);%RGB图转化为灰度图 figure,imshow(I1); w1=medfilt2(I1); figure,imshow(w1); s1=histeq(w1,256); figure,imshow(s1); t1=imadjust(s1); figure,imshow(t1); I2=edge(t1,'robert',0.15,'both'); %用ROBERT算子提取图像边缘 figure,imshow(I2); se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se); %弱化二进制图像I2的边缘 figure,imshow(I3);%为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符(下面两句) se=strel('rectangle',[25,20]); %用来腐蚀的形状为矩形，面积20*25 I4=imclose(I3,se); figure,imshow(I4); I5=bwareaopen(I4,2000); %去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域。 figure,imshow(I5); [y,x,z]=size(I5); %z=1。y，x分别为I5图像的高和宽 myI=double(I5) %myI=I5; tic %begin横向扫描 white_y=zeros(y,1); %white_y为y行1列的零矩阵 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为白色 %则white_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1 white_y(i,1)= white_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(white_y); %temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置）
MATLAB车牌识别过程
7.3 系统详细设计 7.3.1 车牌图像读入 目前常用的图像格式主要有*.PCX、*.BMP、*.JPG、*.TIFF、*.GIF 等，本设计采集到的图片格式为*.JPG格式，这种格式的图像占有的存储空间小，而且是使用最广的图片保存和传输格式，大多数的摄像设备也都是以*.JPG格式保存图像的。利用图像工具的图像读取函数imread() 来读取一副图像，其使用格式为： I=imread(‘fn pn’); %fn为图像文件名，pn为文件路径 使用图像工具的图像显示函数imshow() 来显一副图像，使用格式为： Imshow(I); 具体代码为： [fn pn]=uigetfile (‘*.JPG’,’选择图片’)；%选择图像文件，fn为文件名，pn为路径I= imread ([fn pn]); %显示所选图像 Figure,imshow(I);title(‘原始车牌图像’); %在新建的figure中显示所选图像文件， figure标题为原始车牌图像 以一副名为“桂APC322”的车牌图片为例，程序运行结果为：
7.3.2 彩色（基于蓝色）车牌定位、提取 将彩色车牌读入后，采用水平垂直双向投影法，将图像分别投影到X、Y坐标轴，然后分别 沿X、Y轴扫描图像。当沿Y轴扫描时，一边扫描一边统计图像中蓝色像素点的个数，第一次扫描到蓝色像素点最多的行时停止扫描，并记录下蓝色像素点最多的行，然后以这行为基点，分别向上、向下扫描直到统计的像素点小于像素点阀值时，停止扫描，记录上下行的 Y轴坐标PY2，PY1，I=(PY1:PY2,: ,:)就为Y轴方向的车牌区域，代码如下： Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=48)&&((myI(i,j,2)<=100)&&(myI(i,j,2)>=40))&&((myI(i,j ,3)<=200)&&(myI(i,j,3)>=80))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; %统计蓝色像素点 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); % PY1=MaxY;% while ((Blue_y(PY1,1)>=Y_threshlow)&&(PY1>1)) %