车牌标识(全)
学会看车牌很重要哟！
看了这篇文章之后我才知道，为什么佛山有X Y E的车牌出现！加大对社会知识面的了解，是身为一个营销人员必不可少的课程！（当然其他行业也要啦！）
A 广州市
B 深圳市
C 珠海市
D 汕头市
E 佛山市
F 韶关市
G 湛江市 H 肇庆市 J 江门市 K 茂名市 L 惠州市 M 梅州市
N 汕尾市 P 河源市 Q 阳江市 R 清远市 S 东莞市 T 中山市
U 潮州市 V 揭阳市 W 云浮市X 顺德区Y 南海区
Z 香港澳门进入内地车辆
“粤O”是广东省公安厅车辆管理所的发牌代码，发牌范围是广东省的省级党政机构和直属企事业单位、中央驻粤机构及全省各地的公检法、国安、司法系统行政用车。
“粤O”代码如果后面五位号码全是数字，则是广东省党政机构和直属企事业单位、中央驻粤机构的车牌，还分了号段，如0字头是省委，1字头省政府，2字头省人大，3字头省政协，5、6字头省直辖企事业单位及中央驻粤机构，8字头省公安厅，9字头省交警总队等；如果首位是英文字母，则是各地市的公检法、国安、司法系统的行政车牌（区别于执行任务的白牌警车牌），如“粤O-A××××”就是广州市公检法、国安、司法系统的车牌，“粤O-B××××”就是深圳市公检法、国安、司法系统的车牌，“粤O-K××××”就是茂名市公检法、国安、司法系统的车牌，这个首字母与各地市发牌代码对应。在这个字母后的第二位如果是数字就是公安系统的行政车牌，其中9是交通警察，如“粤O-E9×××”就是佛山市公安交警察的行政车牌，如果这个第二位号码是A就是法院系统、B是检察院系统、C是国家安全系统、D是司法系统。如“粤O-SB×××”就是东莞市检察院的行政用车牌，“粤O-WA×××”是云浮市法院的行政用车牌；广东省高级人民法院、广东省高级人民检察院、广东省国家安全厅、广东省司法厅采用“粤O-0A×××”、“粤O-0B×××”、“粤O-0C×××”、“粤O-0D×××”的格式。
车牌底色识别：
黑色：外事机构。包括外企、大使馆（表有红色“使”字）、以及海关暂扣车辆挂的临时拍照、或保密机构。
黄色：运输类车辆。
蓝色：民用地方普通牌照。
白色：军用。
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
车牌识别(附源代码)
车牌识别 电子1301 洪江 13 一、目的与要求 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 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、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，然后组成牌照输出。 三、详细设计步骤: 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。 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。 （2）牌照字符分割 :
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
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。
车牌识别系统验收检测标准完整版
车牌识别系统验收检测 标准 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
车牌识别系统验收检测标准 一、总则 第一条为确保我司车牌识别系统的工程质量，依据国家、行业标准GA/T 761-2008 《停车库（场）安全管理系统技术要求》、Q/SLK 01-2015《车牌识别停车场管理系统》、GA/T 992-2012 《停车库（场）出入口控制设备技术要求》及国家、行业相关标准、技术要求等，编制本检测标准。 第二条本标准适用于我司车牌识别系统工程的完工、竣（交）工验收前的质量评定。第三条车牌识别系统的检测频率：施工检测为100%，监理检测不低于30%，当检测的车道数少于3个时，全部检测。 第四条车牌识别系统质量检测结果分为合格和不合格。 第五条按照本标准进行质量检测的项目，质量保证资料应真实齐全，系统所用设备、原材料、半成品和制成品，均应符合有关产品标准、规范或合同的要求，并有出具的检验合格证明和出厂合格证。 二、基本要求 第六条摄像机、道闸、控制器及其配件的数量、型号规格符合合同要求。 第七条设备安装位置正确，符合设计要求，电源、通信线路按规范要求连接到位，设备处于正常工作状态。 第八条隐蔽工程验收记录、系统自检和设备调试记录、有效的设备检验合格报告或证书等资料齐全。 三、外观功能鉴定 第九条车牌识别系统 （一）补光单元 1、补光单元外观：表面清洁，无划伤、污垢、器件脱落。 2、补光单元连接设置 1）供电正常。 2）控制连接正常。
3、补光单元的安装 1）安装位置符合设计要求、固定牢固。 2） 3）配线正确、标识清楚。 4、补光单元的调试 1）与抓拍单元兼容性良好。 2）工作稳定。 3） （二）抓拍单元 1、抓拍单元外观 1）外壳喷涂均匀，无掉漆、破损。 2）外观文字标识清晰，无零件缺损，密封性良好。 2、抓拍单元连接设置 1）各部件固定牢固，无滑动现象。 2）底部可正常安装万向头及螺丝。 3）接地正确。 3、抓拍单元功能 1）输出图像清晰、色彩逼真、无扭曲抖动。2）测试程序可以控制抓拍单元摄像机。 3）测试程序抓拍图像清晰、识别正常。 4、抓拍单元的调试 1）与车牌识别系统兼容性良好。 2）工作稳定。 3） （三）立柱单元 1、立柱单元外观
车牌识别(字符切割)大作业
图像处理技术
目录一．引言 (1) 二．目的和意义 (1) 三．设计原理 (1) 四.字符分割程序 (2) 五.结果 (4) 六.测试代码 (5) 七.系统的不足 (5) 八.总结 (5) 九.心得体会 (5) 十.致谢 (6) 十一.参考文献 (6)
一．引言 随着人们生活水平的不断提高,机动车辆数量大幅度增加，与之相配套的高速公路，城市路网及停车场越来越多，显著提高了人们对交通控制方面的要求。由于计算机技术的发展，信息处理水平的提高使智能交通系统成为世界交通领域研究的重要课题。其中车牌识别是智能交通系统的重要组成部分。车牌识别系统能够自动、实时地检测车辆、识别汽车车牌，从而监控车辆的收费、闯关、欠费以及各种舞弊现象。本系统为基于蓝色车牌的车牌识别系统，它能够识别非蓝色车辆的蓝底白字车牌。该系统通过车牌提取、车牌定位、预处理、字符分割、字符识别五个模块组成车牌识别系统。 二．目的和意义 通过对车牌识别系统的研究，自己开发小型车牌识别系统，虽有一定的局限性与不完整性，但可以使自己更加的熟悉MATLAB语言，激发对研究的兴趣，拓宽知识面，为自己以后的研究打下基础。在提升自身科研能力的同时，还能提高团队合作精神，清楚团队成员的分工，协调成员间的工作，为今后的团队合作研究积累经验。 三.设计原理 字符分割在此系统中有着承前启后的作用。它在前期车牌定位的基础上进行字符的分割，然后利用分割的结果进行字符的识别。字符识别的算法很多，应为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连的情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为组成该块有两个字符，需要分割。一般分割出来的字符要进行进
车牌识别实验报告
数字图像处理在车牌识别中的应用 摘要 随着汽车数量在我国大面积的增加，城市交通状况逐渐受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。 针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。因此，智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题。车牌识别系统作为智能交通系统的核心，起着非常关键的作用。目前，图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。 本文旨在粗浅的运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用（所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下，易于处理的实验图片，不具有广泛性）。以车牌为研究对象，主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程，完成车牌的识别。 1.绪论 1.1背景及现状： 基于图像处理的车牌识别技术的研究在国外起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在都已经有比较成熟的产品投入使用，比如美国的（AUTOSCOF）2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/Car System、德国西门子公司的ARTEM7SXI系统、新加坡的Optasia公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但因为我国车牌样式的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统不适合我国国情。 基于图像处理的车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别等方面的技术。 关于车牌定位方面，主要理由车牌的边缘、形状、颜色等特征，再结合数字图像处理、形态学、小波变换、人工神经网络等技术对车牌进行定位。 基于特征的车牌定位的方法有C.J.Setchel提出的基于字符边缘检测的车牌定位方法，M.M.Mfahmy提出一种基于迭代阈值的车牌定位方法。完全基于形态学的算法有运用数学形态学的闭运算获得车牌的候选区，然后采用投影的方法剔除假车牌，定位针车牌。 基于神经元网络的方法有基于BP网络的牌照定位方法，基于彩色的车牌定位方法有采用多层感知器网络对输入彩色图像进行彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法。还有根据彩色边缘检测算子ColorPrewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的车牌定位算法。 1.2原理及方法 通常，车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正、车牌分割
车牌的定位与字符分割报告
车牌的定位与分割 实验报告 一实验目的 针对交通智能系统所拍摄的汽车图片，利用设定的算法流程，完成对汽车车牌部分的定位，分割车牌部分，并完成字符的分割，以便于系统的后续分析及处理。 二实验原理 详见《车牌的定位与字符分割》论文。 三概述 1一般流程 车牌自动识别技术大体可分为四个步骤：图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。而这四个步骤又可归结为两大部分：车牌分割和车牌字符识别。 图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。 2本实验的流程 （1）图像预处理：图像去噪 （2）车牌的定位：垂直边缘检测（多次）形态学处理的粗定位
合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位 （3）车牌预处理：车牌直方图均衡化倾斜校正判定（蓝底白字或者黄底黑字）归一化、二值化 （4）字符的分割：垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限（结合字符宽度、间隔等先验知识）分割字符 四实验过程 4.1图像预处理 4.1.1图像去噪 一般的去噪方法有：空间域上的均值滤波和中值滤波；频率域上的巴特沃斯滤波器。图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。 a．被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图 图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真 可见，中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好，而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点，所以此处以中值滤波为主进行去噪。图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。
a.原始图像 b.灰度图像 c.中值滤波后的图像 图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果 很显然，经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。 4.1.2图像复原 由于通常情况下都不知道点扩展函数，所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。 图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果，其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。 图4-3 模糊图像 在盲解卷积处理中，选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。PSF的大小比PSF的值更重要，所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。恢复的图像如图4-4所示，初始PSF如图4-5所示。
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。
基于matlab的车牌识别(含子程序)
基于matlab的车牌识别系统 一、对车辆图像进行预处理 1.载入车牌图像： function [d]=main(jpg) [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'}); if(filename == 0), return, end global FILENAME %定义全局变量 FILENAME = [pathname filename]; I=imread(FILENAME); figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：
2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图： I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图 figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像'); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示： 3. 用roberts算子进行边缘检测： I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测 figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像'); 结果如下：
4.图像实施腐蚀操作： se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像'); 5.平滑图像 se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se
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。 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。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。
基于opencv2.0的车牌检测与字符分割的代码
本程序主要实现的是车牌的定位与检测 主要是利用申继龙论文里面的方法 1、采集得到的图像 2、把RGB图像转换成HSI彩色图像 3、利用设定的H、S阈值得到二值图像 4、对二值图像水平投影获得候选区域 5、对候选区域的HSI图像边缘检测 */ #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include "opencv2/legacy/compat.hpp" #include
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
车牌识别系统是如何实现的
车牌识别系统是如何实现的 智能交通中一个重要的技术就是车牌识别技术，对于拍到的车辆图像或录像,如果能够准确及时的返回车牌的号码,这样即方便了车辆管理,又可以及时对违章车辆进行处罚,同时由于识别的即时性和准确性,这一系统在军事上也有极其重要的意义。车牌自动识别技术自提出以来,受到了人们的广泛关注,它可以应用于公路和桥梁收费站、公路流量观测站、城市监控系统、港口和机场、停车场、以及军事要塞的入口等车牌认证实际交通系统中,以提高交通系统的车辆监控和管理的自动化程度。由于其在智能化交通控制管理中发挥着越来越重要的作用,目前西方发达国家的科研工作者对其进行广泛的研究,目前己有众多的算法,一般的车牌识别系统总体构架图恤口图所示,经过这些年的研究,有些已应用于交叉路口、车库管理、路口收费、高速公路等场合。但是由于需适应各种复杂背景,加之要识别的车辆种类繁多,颜色变化多端,以及检测时要适应不同天气变化导致的不同光照条件。因此,目前的系统都或多或少地存在着一些问题。随着计算机性能的提高和理论技术的发展,这种技术必将日趋成熟。以下对我们设计的车牌自动识别系统的构成作简单介绍。 一个完整的车牌自动识别系统通常由图像采集,车牌定位,车牌牌字符分割和车牌字符识别部分组成。 车牌自动识别系统是一个以微处理器为核心,基于图像处理、模式识别等技术的高度智能的电子系统,这个系统主要有摄像头、视频采集接口、辅助照明装置、计算机和识别软件组成。 在自然光较暗或夜间影响识别效果时,自动开启辅助照明装置提供摄像光源。当车辆通过关卡,经过车体位置传感器的敏感区域时,传感器发送一个信号给图像采集控制部分。采集控制部分控制摄像机采集一幅汽车图像送至图像预处理模块,由预处理模块对输入图像进行预处理后送入计算机内。计算机内的软件模块从输入图像中找到牌照的位置,对牌照作字
车牌识别(附源代码)
车牌识别 电子1301 孙洪江 20 一、目的与要求 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 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: 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。 （2）牌照字符分割 :
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bg3=imopen（bg1,strel（'rectangle',[5,19]））;%取矩形框的开运算
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
基于Matlab的车牌识别(完整版)
基于Matlab的车牌识别 摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。 一、设计原理 车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌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。车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌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。某些车牌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。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。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。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。 二、设计步骤 总体步骤为：
基本的步骤： a.车牌定位，定位图片中的车牌位置； b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来； c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。 车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。 (1）车牌定位: 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车牌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，找到符合汽车车牌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车牌区域，并将其从图象中分割出来。 流程图: （2）车牌字符分割 : 完成车牌区域的定位后，再将车牌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车牌的字符书写格式、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。