视频的车牌号码自动检测识别系统的设计与实现(源码)【字数：10107】
摘 要摘 要随着经济的发展，高速公路和城市道路的增多，为人们的出行带来了方便。但逐渐增多的车辆却也带来了很多交通拥堵，甚至违章问题，因而对交通管理的要求越来越高。车牌识别系统是现代智能交通管理中必不可少的。由于采用电脑自动识别车牌号码的技术，无须人工干预，减少人类手工劳动，使得管理工作更有效，车辆治理更智能化，数字化。本文的中心是完成车牌识别系统，其中主要网罗了视频取帧、图象预处理、车牌定位、字符切分、车牌识别这五大主旨进程。在视频预处理阶段，通过统计待检测区内非0值像素点，挑出信息最丰富的关键帧图像的方式，来获得车辆图像，提高了检测速度。图象预处理阶段是对图像做灰度处理、二值处理、边缘检测、膨胀、腐蚀等一系列步骤。车牌定位中使用投影法定位车牌，并且还能矫正倾斜车牌。字符分割阶段是借助车牌宽高度和投影信息来确定字符的位置并完成分割。分割结束再匹配对应字符模块，注意车牌信息包括汉字、数字及字母。这样就完成了车牌识别的整个过程且能准确识别车牌。系统是在MATLAB软件环境下完成的。关键词图像处理；车牌定位；字符分割；字符识别
目 录
第一章 绪论 1
1.1 选题背景及意义 1
1.2 国内外发展状况 2
1.3 车牌号码识别原理 2
1.4 本章小结 3
第二章 车牌号码识别系统总体方案 4
2.1 车牌号码识别系统软件设计 4
2.1.1 图像预处理 5
2.1.2 车牌定位 5
2.1.3 车牌字符分割 5
2.1.4 车牌字符识别 5
2.2 本章小结 6
第三章 图像预处理 7
3.1 灰度化 7
3.2 灰度拉伸 8
3.3 平滑处理 9
3.4 二值化 10
3.5 本章小结 11
第四章 车牌定位 12
4.1 车牌特征的信息分析 12
4.1.1 我国车牌特征 12
4.1.2 常见车牌颜色特点 13
4.1.3 车牌特征分析结论 14
4.2 车牌号码初定位 14
4.3 车牌二值化 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
15
4.4 边缘提取 16
4.5 利用投影法进行车牌定位 17
4.6 倾斜校正 18
4.7 本章小结 19
第五章 车牌字符分割 20
5.1 字符分割 20
5.2 字符归一化 21
5.3 本章小结 22
第六章 车牌字符的识别 23
6.1 车牌字符识别综述 23
6.2 模版匹配字符识别 24
6.3 本章小结 25
第七章 车牌号码识别软件设计结果及分析 26
7.1 系统仿真 26
7.2 结果分析 33
7.3 本章小结 34
论文总结 35
致谢 36
参考文献 37
第一章 绪论
1.1 选题背景及意义
车牌自动识别系统近年来发展较为迅速，涉及计算机以及模式识别等技术，是一门综合性的应用技术。该系统提高了道路交通智能化水平，在智能交通领域备受关注，可广泛运用于交通监视与案例处理的各个领域[1]。
（1）城市交通管理和监控
在城市的各个主要路口安装抓拍系统，利用抓拍系统，对车流量，路口信息进行实时监控。通过了解道路的密集程度，再有效的调整红绿灯时间，避免了因交通堵塞为市民带来的烦扰。抓拍系统也能实时有效的检测出超速、逆行、违规停车、违规压线的违章行为，有效的保证了交通的安全性。
联网收费系统
高速公路以及车辆的增多导致手动输入车牌的工作量增加，而且容易出错。在高速收费站通道口安装车牌识别系统就能避免这些问题出现。将检测到的车牌与系统内车辆进行对比，最后就能判断出车辆是否收费等信息，从而方便管理。
（3）公安系统
与上条类似，将丢失的车辆牌号放入到公安系统当中去，如果报失的车辆从装了车牌识别系统的路口经过时就会自动发出警报，从而进行拦截的处理。
超限检测站检测系统
车辆在经过高速通道时该系统能够自动检测出该车牌号的车辆信息，从而限制其重量。只要从重量检测装置通过能自动得出结论，避免了因为人工判断的低效率而造成的交通堵塞等等。
车辆出入口的管理
在停车场出入口安装系统，能够自动配对出车辆进出的时间计算费用等。在保密单位的出入口也可以自动识别出该车辆是否有权限进入，保障了单位安全的同时也便于能够安全管理。
当然另有不少别的便利，就不一一列举了。如今中国上市发布的车牌识别系统还包含着许许多多的问题[2]，天气，光线，车辆种类，颜色繁众等等都影响了结果质量。而现代交通对识别体系的精确度，性能要求却越来越高，肯定会造
成相关研究人员来加入，现代图像处理的热点就是车牌的识别。
1.2 国内外发展状况
国外较国内来说研究较早。二十世纪八十年代的时候，那时候车牌识别的研究比较少，技术不足，只是简单的图像处理，并且最后基本还是需要人为识别。
二十世纪九十年代以后，车牌识别系统的钻研有点起色了[3]。A.S.Johnson等建议车牌号码的识别系统分为图象切分、特征提取和模板组织、字符识别等四个方面，实现车牌号码辨认。R.A.Lotufo利用人眼字符辨认技能对比获取图象，第一步在二值化图象定位到车牌区域，通过边缘跟踪法则获得字符特征，再计算出最相近分类器的字符和字符库字符对照，获取许多的候选结果，再经过人工的比较，最终得出结果。九十年代的识别系统识别的准确率比较令人满意，然而识别速率太慢。
八十年代中期开始，英国一家公司最先上下手车牌辨认体系的钻研。该公司的辨认系统辨认的时间大概是100ms，视频中车辆的速度最高为100m/s。另外高新技术公司的车牌体系,新加坡optasia公司的车牌体系等。此外Japan、Canada、Germany等过度也研发了自己国度的车牌辨认体系。
中国是在九十年代也起手了自国车牌辨认体系的钻研。那时基本定型的体系有中科院的汉王眼，香港的慧光。此外西安交大的图象处理和辨认研究所、上海交大的计算机专业、清华大学的人工智能研究所、浙江大学的自动化专业等都进行了相似的钻研。但是大陆车牌符号比较多，由中文英文数字组成。车辆也各式各样，大小不同，高度不同，车牌悬挂位置不同，这些都加大了车牌识别的难度。
1.3 车牌号码识别原理
目 录
第一章 绪论 1
1.1 选题背景及意义 1
1.2 国内外发展状况 2
1.3 车牌号码识别原理 2
1.4 本章小结 3
第二章 车牌号码识别系统总体方案 4
2.1 车牌号码识别系统软件设计 4
2.1.1 图像预处理 5
2.1.2 车牌定位 5
2.1.3 车牌字符分割 5
2.1.4 车牌字符识别 5
2.2 本章小结 6
第三章 图像预处理 7
3.1 灰度化 7
3.2 灰度拉伸 8
3.3 平滑处理 9
3.4 二值化 10
3.5 本章小结 11
第四章 车牌定位 12
4.1 车牌特征的信息分析 12
4.1.1 我国车牌特征 12
4.1.2 常见车牌颜色特点 13
4.1.3 车牌特征分析结论 14
4.2 车牌号码初定位 14
4.3 车牌二值化 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
15
4.4 边缘提取 16
4.5 利用投影法进行车牌定位 17
4.6 倾斜校正 18
4.7 本章小结 19
第五章 车牌字符分割 20
5.1 字符分割 20
5.2 字符归一化 21
5.3 本章小结 22
第六章 车牌字符的识别 23
6.1 车牌字符识别综述 23
6.2 模版匹配字符识别 24
6.3 本章小结 25
第七章 车牌号码识别软件设计结果及分析 26
7.1 系统仿真 26
7.2 结果分析 33
7.3 本章小结 34
论文总结 35
致谢 36
参考文献 37
第一章 绪论
1.1 选题背景及意义
车牌自动识别系统近年来发展较为迅速，涉及计算机以及模式识别等技术，是一门综合性的应用技术。该系统提高了道路交通智能化水平，在智能交通领域备受关注，可广泛运用于交通监视与案例处理的各个领域[1]。
（1）城市交通管理和监控
在城市的各个主要路口安装抓拍系统，利用抓拍系统，对车流量，路口信息进行实时监控。通过了解道路的密集程度，再有效的调整红绿灯时间，避免了因交通堵塞为市民带来的烦扰。抓拍系统也能实时有效的检测出超速、逆行、违规停车、违规压线的违章行为，有效的保证了交通的安全性。
联网收费系统
高速公路以及车辆的增多导致手动输入车牌的工作量增加，而且容易出错。在高速收费站通道口安装车牌识别系统就能避免这些问题出现。将检测到的车牌与系统内车辆进行对比，最后就能判断出车辆是否收费等信息，从而方便管理。
（3）公安系统
与上条类似，将丢失的车辆牌号放入到公安系统当中去，如果报失的车辆从装了车牌识别系统的路口经过时就会自动发出警报，从而进行拦截的处理。
超限检测站检测系统
车辆在经过高速通道时该系统能够自动检测出该车牌号的车辆信息，从而限制其重量。只要从重量检测装置通过能自动得出结论，避免了因为人工判断的低效率而造成的交通堵塞等等。
车辆出入口的管理
在停车场出入口安装系统，能够自动配对出车辆进出的时间计算费用等。在保密单位的出入口也可以自动识别出该车辆是否有权限进入，保障了单位安全的同时也便于能够安全管理。
当然另有不少别的便利，就不一一列举了。如今中国上市发布的车牌识别系统还包含着许许多多的问题[2]，天气，光线，车辆种类，颜色繁众等等都影响了结果质量。而现代交通对识别体系的精确度，性能要求却越来越高，肯定会造
成相关研究人员来加入，现代图像处理的热点就是车牌的识别。
1.2 国内外发展状况
国外较国内来说研究较早。二十世纪八十年代的时候，那时候车牌识别的研究比较少，技术不足，只是简单的图像处理，并且最后基本还是需要人为识别。
二十世纪九十年代以后，车牌识别系统的钻研有点起色了[3]。A.S.Johnson等建议车牌号码的识别系统分为图象切分、特征提取和模板组织、字符识别等四个方面，实现车牌号码辨认。R.A.Lotufo利用人眼字符辨认技能对比获取图象，第一步在二值化图象定位到车牌区域，通过边缘跟踪法则获得字符特征，再计算出最相近分类器的字符和字符库字符对照，获取许多的候选结果，再经过人工的比较，最终得出结果。九十年代的识别系统识别的准确率比较令人满意，然而识别速率太慢。
八十年代中期开始，英国一家公司最先上下手车牌辨认体系的钻研。该公司的辨认系统辨认的时间大概是100ms，视频中车辆的速度最高为100m/s。另外高新技术公司的车牌体系,新加坡optasia公司的车牌体系等。此外Japan、Canada、Germany等过度也研发了自己国度的车牌辨认体系。
中国是在九十年代也起手了自国车牌辨认体系的钻研。那时基本定型的体系有中科院的汉王眼，香港的慧光。此外西安交大的图象处理和辨认研究所、上海交大的计算机专业、清华大学的人工智能研究所、浙江大学的自动化专业等都进行了相似的钻研。但是大陆车牌符号比较多，由中文英文数字组成。车辆也各式各样，大小不同，高度不同，车牌悬挂位置不同，这些都加大了车牌识别的难度。
1.3 车牌号码识别原理
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