车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文.docx
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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。
3.附件包括：
任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：
1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写
2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画
3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印
4）图表应绘制于无格子的页面上
5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档
5.装订顺序
1）设计（论文）
2）附件：
按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订
指导教师评阅书
指导教师评价：
一、撰写（设计）过程
1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神
□优□良□中□及格□不及格
2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度
□优□良□中□及格□不及格
3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力
□优□良□中□及格□不及格
4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性
□优□良□中□及格□不及格
5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况
□优□良□中□及格□不及格
二、论文（设计）质量
1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？
□优□良□中□及格□不及格
三、论文（设计）水平
1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意？
设计是否有创意？
□优□良□中□及格□不及格
3、论文（设计说明书）所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩：
□优□良□中□及格□不及格
（在所选等级前的□内画“√”）
指导教师：
（签名）单位：
（盖章）
年月日
评阅教师评阅书
评阅教师评价：
一、论文（设计）质量
1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？
□优□良□中□及格□不及格
二、论文（设计）水平
1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意？
设计是否有创意？
□优□良□中□及格□不及格
3、论文（设计说明书）所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩：
□优□良□中□及格□不及格
（在所选等级前的□内画“√”）
评阅教师：
（签名）单位：
（盖章）
年月日
教研室（或答辩小组）及教学系意见
教研室（或答辩小组）评价：
一、答辩过程
1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况
□优□良□中□及格□不及格
2、对答辩问题的反应、理解、表达情况
□优□良□中□及格□不及格
3、学生答辩过程中的精神状态
□优□良□中□及格□不及格
二、论文（设计）质量
1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？
□优□良□中□及格□不及格
三、论文（设计）水平
1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意？
设计是否有创意？
□优□良□中□及格□不及格
3、论文（设计说明书）所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
评定成绩：
□优□良□中□及格□不及格
教研室主任（或答辩小组组长）：
（签名）
年月日
教学系意见：
系主任：
（签名）
年月日
车牌识别系统的设计与实现
行知学院计算机科学与技术杨***（09226***）
指导老师：
邓***（副教授）
摘要：
汽车牌照识别技术研究与实现一直是现代化交通发展中倍受关注的问题，也是制约交通系统智能化、现代化的重要因素。
该文使用一种基于模版匹配的车牌定位方法。
首先进行图像处理，然后进行图像分割并定位车牌。
实验表明算法效果好，速度快，实现了车牌字符识别。
关键词：
车牌识别；智能字符识别；模板匹配；C#
Thedesignandimplementationoflicenseplaterecognitionsystem
YangXiangyuDirector：
DengDayong（Professor）
（Dept.ofComputerscienceandtechnology,ZhejiangNormalUniversity,091No.09226244）
Abstract：
TheresearchandimplementationofLPRisanall-concernedprobleminthemoderntrafficdevelopment.Inaddition,itisanimportantfactorthatrestrictstheintelligentizationandmodernizationofthetrafficsystem.Inthisarticle,weuseaLPRthatisbasedontemplatematching.Atfirst,wedealwiththeimages.Thenwecuttheimagesapartandlocatethelicenceplates.Ourexperimentsshowthatthealgorithmisveryeffectiveandefficient.Italsohasrealizedthecharacterrecognitionoflicences.
KeyWords：
LPR;ICR;Templatematching;C#
1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。
在有关字符识别的大型系统中，通常采用的是神经网络算法，但这种算法计算量比较大，实现起来较复杂。
而车牌中，非汉字字符个数有限，利用神经网络算法识别车牌中非汉字字符则显得大材小用，所以本文只设计实现基于模版匹配的车牌识别系统，其主要步骤包含图片二值化、去噪、规整、细化、轮廓提取、模板匹配等。
通常情况下的车牌识别系统是通过OPENCV与C++实现，或者是Matlab实现，而本文采用编者大学期间学习的C#实现车牌识别的所有功能，具有安全性高，软件结构清晰，识别速度快，运行环境简单的特点。
2汽车牌照识别的研究
2.1课题背景
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。
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。
2.2国内外研究现状
从20世纪90年代初，国外就已经开始了对汽车牌照自动识别的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。
在各种应用中，有使用模糊数学理论也有用神经元网络的算法来识别车牌中的字符，但由于外界环境光线变化、光路中有灰尘、季节环境变化及车牌本身比较模糊等条件的影响，给车牌的识别带来较大的困难。
国外的相关研究有：
（1）JBarroso提出的基于扫描行高频分析的方法；
（2）I.T.Lancaster提出的类字符分析方法等。
为了解决图像恶化的问题，目前国内外采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，但系统的投资成本过大，不适合普遍的推广。
车牌识别系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符识别系统。
车牌定位是指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，并将其从图象中分离出来。
关于车牌定位系统的研究，国内外学者已经作了大量的工作，但实际效果并不是很理想，比如车牌图像的倾斜、车牌表面的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位准确度的潜在因素。
为此，近年来不少学者针对车牌本身的特点，车辆拍摄的不良现象及背景的复杂状况，先后提出了许多有针对性的定位方法，使车牌定位在技术和方法上都有了很大的改善.然而现代化交通系统不断提高的快节奏，将对车牌定位的准确率和实时性提出更高的要求。
因而进一步加深车牌定位的研究是非常必要的。
车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的过程，其中汉字识别是一个难点，许多国外的LPR系统也往往是因为汉字难以识别而无法打入中国市场，因而探寻好的方法解决字符的识别也是至关重要的。
目前己有的方法很多，但其效果与实际的要求相差很远，难以适应现代化交通系统高速度、快节奏的要求。
因而对字符识别的进一步研究也同样具有紧迫性和必要性。
从实用产品来看，如以色列的Hi-Tech公司研制的多种See/Carsystem，适应于几个不同国家的车牌识别，就针对中国格式车牌的See/Carsyste而言，它不能识别汉字，且识别率有待提高。
新加坡Optasia公司的VLPRS产品，适合于新加坡的车牌，另外日本、加拿大、德国、意大利、英国等西方发达国家都有适合于本国车牌的识别系统。
我国的实际情况有所不同，国外的实际拍摄条件比较理想，车牌比较规范统一，而我国车牌规范不够，不同汽车类型有不同的规格、大小和颜色，所以车牌的颜色多，且位数不统一，对处理造成了一定的困难。
在待处理的车牌图像中就有小功率汽车使用的蓝底白字牌照，大功率汽车所用的黄底黑字牌照，军车和警车的白底黑字，红字牌照，还有国外驻华机构的黑底白字牌照等。
就位数而言，有七位数字的，有武警车九位数字的，有军车、前两位字符上下排列的等，所以也造成了处理的难度。
国内做得较好的产品主要是中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”，此外国内的亚洲视觉科技有限公司、深圳市吉通电子有限公司、中智交通电子系统有限公司等都有自己的产品，另外西安交通大学的图像处理与识别研究室、上海交通大学的计算机科学与工程系、清华大学、浙江大学等都做过类似的研究。
通常处理时为了提高系统的识别率，都采用了一些硬件的探测器和其他的辅助设备如红外照明等，其中“汉王眼”就是采用主动红外照明和光学滤波器来减弱可见光的不可控制影响，减少恶劣气候和汽车大小灯光的影响，另外还要求在高速公路管理窗口到“汉王眼”识别点埋设两条线路管道，一条管道铺设220伏50赫兹1安培的交流供电线路:
另一条管道铺设触发信号线路和汉王眼与管理计算机的通讯线路，投资巨大，不适合于大面积的推广。
另外，还有两种专门的技术被用于车牌的识别中，条形码识别技术和无线射频技术。
条形码识别要求预先在车身上印刷条形码，在系统的某一固定位置上安装扫描设备，通过扫描来读取条形码，以达到识别车辆的目的。
无线射频技术要求在车内安装标示卡，在系统某一位置安装收发器等装置，通过收发器来接受标示卡的信号，从而识别出经过的车辆。
显然，这两种技术更难以推广。
从目前一些产品的性能指标可以看出，车牌识别系统的识别率和识别速度有待提高。
现代交通的飞速发展以及车牌识别系统应用范围的日益拓宽给车牌识别系统提出了更高的要求。
因此，研究高速、准确的定位与识别算法是当前的主要任务，而图像处理技术的发展与摄像设备、计算机性能的提高都会促进车牌识别技术的发展，提高车牌识别系统的性能。
2.3车牌识别的主要应用领域
车牌自动识别系统具有广泛的应用范围，主要应用于：
（1）高速公路收费、监控管理；
（2）小区、停车场管理；（3）城市道路监控、违章管理；（4）车牌登录、验证；（5）车流统计、安全管理等。
车牌自动识别系统应用于这些系统，可以解决通缉车辆的自动稽查问题，可以解决车流高峰期因出入口车流瓶颈造成的路桥卡口、停车场交通堵塞问题，可以解决因工作人员作弊造成的路桥卡口、高速公路、停车场应收款流失的问题，还可以以最简单的方式完成交通部门的车辆信息联网，解决数据统计自动化，模糊查询的问题。
车牌自动识别系统可安装于公路收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，其具体应用可概括为：
（l）交通监控利用车牌识别系统的摄像设备，可以直接监视相应路段的交通状况，获得车辆密度、队长、排队规模等交通信息，防范和观察交通事故。
它还可以同雷达测速器或其他的检测器配合使用，以检测违犯限速值的车辆。
当发现车辆超速时，摄像机获取该车的图像，并得到该车的牌照号码，然后给该车超速的警告信号。
（2）交通流控制指标参量的测量，为达到交通流控制的目标，一些交通流指标的测量相当重要。
该系统能够测量和统计很多交通流指标参数，如总的服务流率，总行程时间，总的流入量流出量，车型及车流组成，日车流量，小时/分钟车流量，车流高峰时间段，平均车速，车辆密度等。
这也为交通诱导系统提供必要的交通流信息。
（3）高速公路上的事故自动测报这是由于该系统能够监视道路情况和测量交通流量指标，能及时发现超速、堵车、排队、事故等交通异常现象。
（4）对养路费交纳、安全检查、运营管理实行不停车检查根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料，可发现没及时交纳养路费的车辆。
另外，该系系统还可发现无车牌的车辆。
若同车型检测器联用，可迅速发现所挂车牌与车型不符的车辆。
（5）车辆定位由于能自动识别车牌号码，因而极易发现被盗车辆，以及定位出车辆在道路上的行驶位置。
这为防范、发现和追踪涉及车辆的犯罪，保护重要车辆（如运钞车）的安全有重大作用，从而对城市治安及交通安全有重要的保障作用。
车牌自动识别系统拥有广阔的应用前景，但若在每个街口都装配一套全新的车辆探测器的硬件系统则投资巨大，所以急需一个纯软件实行的车牌自动识别系统来最大限度的减少费用，而纯软件的设计，不仅投资小而且灵活性高，适合我国的国情。
3汽车牌照识别系统设计
3.1汽车牌照的特点
目前国内汽车牌照有六种类型：
①大型民用汽车所用的黄底黑字牌照；②小型民用汽车所用的蓝底白字牌照；③军队或武警专用汽车的白底红字、黑字牌照；④使、领馆外籍汽车的黑底白字牌照；⑤试车和临时牌照是白底红字，且数字前分别标有“试”和“临时”字标志；⑥汽车补用牌照是白底黑字，对于车前牌照，其尺寸均为44cm长，14cm宽，共有7个或8个字符。
民用汽车牌照上有省、直辖市、自治区的名称和发证照及监督机关的盗代号，编号是英文大写字母。
接着是一个点“·”，后面的汽车编号，一般为5位数字，即从00001~99999。
编号超过10万时，就由A、B、C等英文字母代替，第三个字符可能是英文字母，也可能是阿拉伯数字，第四至第七个字符均为阿拉伯数字。
从人的视觉特点出发，车牌目标区域具有如下特点：
①车牌底色往往与车身颜色、字符颜色有较大差异；②车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框，车牌内字符有多个，基本呈水平排列，所以在牌照的矩形区域内存在较丰富的边缘，呈现出规则的纹理特征；③车牌内字符之间的间隔比较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在跳变，而字符本身与牌照底的内部都有较均匀灰度；④不同图像中牌照的具体大小、位置不确定，但其长度比变化有一定范围，存在一个最大和最小长度比。
根据这些特点，可以在灰度图像的基础上提取相应的特征。
3.2汽车牌照识别系统的组成
汽车牌照识别（LPR）系统通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度。
在LPR系统产品的性能指标中，识别率和识别速度难以同时提高其中原因既包括图像处理技术不够成熟，又受到摄像设备计算机等性能的限制。
因此，研究高速准确的定位与识别算法，是当前的主要任务。
车辆牌照识别系统一般可按顺序分为车辆图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割与识别五大部分。
如下图所示。
图3-1车辆牌照识别系统
图像采集：
可以通过高清摄像头与计算机的视频捕捉卡直接相连来完成图像采集，可以实时在监控图像中抓取到含有车辆的图像。
该部分功能可简单调用计算机视频捕捉卡厂商提供的各种软件开发包工具即可实现。
汽车牌照识别（LPR）系统的关键在于后四部分。
首先要对采集到的图像进行预处理，而牌照定位又决定其后的车牌字符识别，因此牌照定位是车牌识别系统的关键的关键，牌照定位就是从包含整个车辆的图像中找到牌照区域的位置。
目前，已经提出了很多种方法，一个共同的出发点是：
通过牌照区域的特征来判断牌照，利用的车牌特征主要包括：
车牌区域内的边缘灰度直方图统计“特征”、车牌的几何特征、车牌区域的灰度分布特征、车牌区域水平或垂直投影特征、车牌形状特征和频谱特征。
3.3图像预处理
根据三基色原理，世界上任何色彩都可以由红绿蓝（RGB）三色不同比例的混合来表示，如果红绿蓝（RGB）三个信号分别由一个字节表示，则该图像颜色位数就达到二十四位真彩，也就是说在二十四位真彩的数字图像中每个像素点由三个字节来表示，根据数字图像水平和垂直方向像素点数（即图像分辨率）可计算出一幅图像实际位图大小。
事实上，在车牌自动识别系统中车辆图像是通过图像采集卡将运动的车辆图像抓拍下来，并以位图的格式存放在系统内存中。
这时的车辆常会因为各种各样的原因使得所拍摄的车辆图像效果不理想，但我们可以对车辆图像根据不同应用特点进行识别前的预处理，尽最大可能提高车牌正确识别率，这些图像预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。
3.3.1图像灰度化
汽车图像样本，目前大都是通过摄像机、数码相机等设备拍摄获取的，因而预处理前的图像都是彩色图像。
真彩色图像又称RGB图像，它是利用R,G,B3个分量表示一个像素的颜色，R,G,B分别代表红、绿、蓝3种不同的颜色，通过三基色可以合成出任意颜色。
所以对一个尺寸为m*n的彩色图像来说，存储为一个二m*n*3的多维数组。
如果需要知道图像A中（x,y）处的像素RGB值，则可以使用这样的代码A（x,y,1:
3）。
彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度。
由于图像的每个象素都具有三个不同的颜色分t，存在许多与识别无关的信息，不便于进一步的识别工作，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。
数字图像分为彩色图像和灰度图像。
在RGB模型中，如果R=G=B，则颜色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值.由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。
灰度图像就是只有强度信息，而没有颜色信息的图像，存储灰度图像只需要一个数据矩阵，矩阵的每个元素表示对应位置的像素的灰度值。
彩色图像的象素色为RGB（R,G,B），灰度图像的象素色为RGB（r,r,r）,R,G,B可由彩色图像的颜色分解获得.而R,G,B
的取值范围是0-255,所以灰度的级别只有
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