众文网1.谁有车牌识别系统的设计与实现的论文
[通信工程]车辆牌照自动识别系统设计与实现 摘 要 车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图像和字符识别术的智能化交通管理系统，是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。
本文对系统中图像预处理、字符分割和字符识别等环节涉及的新算法、新设计做了一个比较详细的论述。 本文在图像预处理中重点讨论了灰度图像二值化的多种算法和基于数学形态学的图像去除噪声的方法。
基于数学形态学的图像去除噪声是通过对图像的开、闭操作有选择的去噪。可以去除直径小于字符笔划半径的孤立噪声点。
本文还详细地介绍了基于字符形态划分的字符识别方法。基于字符形态划分的字符识别方法是在对数字字符结构进行充分分析的基础上，对基元检测，归纳字符形态特征，得到的快速字符识别方法。
关键词 车辆牌照；图像处理；数学形态学；基元检测；字符识别；单片机 目 录 摘 要 II Abstract III 第1章 绪 论 2 1.1 车牌字符识别研究课题的背景 2 1.2 车牌字符识别研究的意义 2 1.3 车牌字符识别研究的应用现状及发展 3 1.4 本文主要内容 4 第2章 车牌图像预处理 5 2.1 数字图像处理的相关介绍 5 2.1.1 数字图像处理概念 5 2.1.2 图像的数字化表示 5 2.1.3 本文中图像处理所涉及的相关领域 6 2.2 图像二值化 6 2.2.1 彩色图像和灰度图像 6 2.2.2 基于灰度的图像二值化 7 2.2.3 图像二值化结果演示 9 2.3 用数学形态学的方法去除噪声 10 2.3.1 数学形态学的几种基本运算 10 2.3.2 经开闭运算前后的图像对比显示 16 2.4 单个字符图像的分割 17 2.4.1 我国车牌的特点 17 2.4.2 对所要识别的车牌的分析 17 2.4.3 基于列扫描黑色像素积累的字符分割 18 2.4.4 已经分割后的单个字符演示 18 2.5 本章小结 19 第3章 基于字符形态划分的字符识别 19 3.1 字符识别概述 19 3.1.1 目前字符识别的一些常规方法 20 3.2 字符轮廓分析 21 3.2.1 字符轮廓的划分 21 3.2.2 字符四方向轮廓公式化表示 21 3.3 字符轮廓的变化特征 22 3.4 字符形态划分的结构基元 22 3.4.1 字符结构基元划分原理 22 3.4.2 字符形态划分方法的特点 23 3.5 利用字符结构基元划分的字符识别原理 24 3.5.1 基元的检测 24 3.5.2 轮廓的统计特征 25 3.5.3 用字符形态识别数字字符 25 3.5.3.1 数字字符的特点 25 3.5.3.2 数字字符的识别方法 26 3.5.4 字符识别的MATLAB算法流程 27 3.6 本课题整体流程 29 3.6.1 对本课题流程的总体说明 29 3.6.2 用MATLAB完成本课题的流程图 30 3.7 基于字符形态划分的字符识别方法的特点和不足 30 3.8 本章小节 31 结 论 32 参考文献 33 翻译中文 35 英文原文 41 致谢 50 毕业设计（论文）成绩评定表 51。
2.求高速公路车辆智能检测及显示系统设计的论文
浅谈车辆超速智能监测系统文勇1 熊伟峰2(1. 江西方兴科技有限公司 南昌 330025)(2.江西交通工程咨询监理中心 南昌 330008)摘 要：本文以建立的昌樟、温厚高速公路智能化交通管理与控制系统为蓝本，简单介绍违章超速车辆智能监测系统的构成及工作流程、特点，阐述其在确保当前高速公路行车安全、通畅作用中的重要性。
关键词：高速公路；车辆；违章超速；智能监测0 前言南昌-昌傅高速公路（简称昌樟高速公路）与温家圳-厚田高速公路（简称温厚高速公路）是江西省建设得比较早的两条高速公路，两条高速公路同为国家干线公路主干道的一段，在厚田相交叉。昌樟高速公路全长101Km，温厚高速公路全长35.5Km，都为双向4车道。
根据交管部门的意见，为了加大对以上两条高速公路行驶车辆的管控力度，全面整治这两条高速公路违反道路交通安全法的违法行为，最大限度地遏制重特大交通事故的发生，依托现代计算机网络通讯和图像识别技术，建立了一套智能化交通管理与控制系统。为此，作者围绕系统中的违章超速车辆智能监测系统谈谈个人认识。
1 系统概述违章超速车辆智能监测系统，即是对在高速公路行驶的的超速违法车辆和布控嫌疑车辆实施自动抓拍、识别，在出口处（收费站或治安卡口）实施现场处罚。昌樟、温厚两条高速公路违章超速车辆智能监测系统是利用雷达对指定车道上行驶的车辆进行自动监测，综合分析车辆信息。
当雷达检测到路面车辆的行驶速度超出设定范围时，通过控制系统给摄像机以触发信号，摄像机便对违章车辆抓拍车头近景照一张（用作牌照识别）；车身全景照一张（用作车身认证），通过通信系统将违章照片（压缩图片文件）和违章数据（速度、时间、地点等）及时地传输到安装在收费站附近的执法点和交通管理控制中心。当有车辆到达收费站出口时，安装在出口处的车牌识别系统自动识别车牌号，通过与违章牌照信息库、布控车辆信息库进行对比，如发现违章超速或布控车辆立刻报警显示，干警可以在终端管理控制系统对车辆进行管理操作（现场执法），对于没能采用现场执法的违法车辆，可采取非现场执法方式，如邮寄明信片、短信通知等方式。
2 系统构成与工作流程2.1 系统建设原则2.1.1系统设计的通用性、实用性结合江西省交通管理实际情况，系统设计中考虑了相关技术标准，使系统具有灵活性和可推广性。同时体现“需求牵引与技术推动”的思想，要求研制出来的系统应能较好地满足实际应用的需要。
2.1.2系统性系统性原则是指在问题的求解过程中，自始至终要考虑问题本身所处的环境、环境变化对求解的影响等系统因素。建立并开发一个系统的、科学的、适用的交通管理系统不是一件容易的事，需要运用系统工程学的方法论和技术手段，才能使得到的求解方案和模型适用实际的需求。
2.1.3 可扩充性、可移植性、兼容性可扩充性原则、可移植性原则还是兼容性原则，都市要求在进行系统总体设计时，充分考虑到系统的发展因素和历史因素，把软件产品的整个生命周期因素放到一个当前和未来的完整时空中来考虑。2.1.4 注重整个系统和子系统设计的可靠性、可用性、可维护性与安全性实现软件系统可用性的方式有多种，大体可以分为可靠使用方案、高可用性方案，以及以提高性能为主同时亦可以提供高可用性的方案。
本系统的设计过程中，只要充分考虑系统的可靠性就可以了，而对高可用性和灵活性方面的要求则不高。2.1.5 系统以集成为特色，注重子系统的优化配置系统设计充分利用国内外的各种最新技术，将各子系统集成为有机整体。
子系统本身可以不是最新的技术，但它必须满足总体功能要求，同时子系统的技术水平要彼此协调。2.1.6 界面友好性界面友好性要求设计出来的软件系统结构清晰、设计新颖、概念简单易懂、使用方便、操作简单灵活，同时易维护和管理。
2.2 系统结构违章超速车辆智能监测系统的系统结构如图1所示：图1 系统监测构成图本系统由路段智能监测单元、通信单元、出口车辆车牌自动识别和报警单元、出口收费站执法单元和交通管理控制中心单元组成。其中路段智能监测单元主要设备安装在路段，主要有雷达测速仪、摄像机、辅助光源、工业控制机UPS电源等组成；通信单元由数字光端机、光电缆等组成；出口收费站执法单元由计算机局域网、报警单元、执法工作站、服务器和打印机等组成；交通管理控制中心由计算机局域网、管理工作站、服务器和打印机等组成。
系统通讯方式采用光纤通讯，各路段智能监测单元通过数据光端机上传数据到交通管理控制中心，各出口的执法点服务器通过光纤网络从交通管理控制中心读取数据，所获取的数据与收费出口车道的车牌识别数据进行比对，比对结果传送到报警单元、执法工作站、交通管理控制中心。2.3 布控系统组成根据昌樟、温厚高速公路的路面情况及高速公路交警部门提供的重点路段信息，拟在两条高速公路厚田三叉路口（原厚田收费站内）建立交通管理控制中心，在温厚高速公路的温家圳收费站出口处和新村收费站出口处各设一个执法点，在昌樟高速公路的省庄收费站出口处、梅林收费站出口处和胡家坊收费站出口。
3.求助车牌定位的论文
汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成部分之一，是实现车牌识别（LPR）系统的关键。
针对不同背景和光照条件下的车辆图像，提出了一种基于灰度图像灰度变化特征进行车牌定位的方法。依据车牌中字符的灰度变化以峰、谷规律分布确定车牌上下边界，对扫描行采用灰度跳变法确定车牌左右边界。
The automated license plate location is an important part in the intelligent traffic system.It is the key step in the Vehicle License Plate Recognition(LPR).A method for the recognition of images of different backgrounds and different illuminations is proposed in the paper.the upper and lower borders are determined through the gray variation regulation of the character distribution.The left and right borders are determined through the black-white variation of the pixels in every row.在车牌识别中，最重要的步骤就是车牌定位，定位的成功与否以及定位的准确程度将会直接决定后期能否进行车牌识别以及识别的准确度。由于在现实中，汽车的车牌图像受到光照、背景、车型等外界干扰因素以及拍摄角度、远近等人为因素的影响，造成图像受光不均匀，车牌区域不明显，给车牌区域的提取带来了较大的困难。
4.车牌识别系统
1. 车牌识别系统是 以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，车牌识别系统不光在停车场有应用，在交通领域的作用更是非常的大，可以说是智能交通系统的重要组成部分，是高 科技的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一。它可以广泛应用于交通的流量检测，交通控制与诱导，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。
2. 车牌识别系统不光可以用在停车场等场所，还可以装在道路上，还可以识别道路上行驶的被盗车辆，当然这需要警方建立起一个被盗车辆数据库，再把这个数据库连 接到监控系统上来，一旦监控到被盗车辆可以第一时间通知警方，为警方的侦破工作提供帮助，这一系统在车辆安全防盗领域，也具有广阔的应用前景。基于它的作 用，以及现在各种停车场和交通领域存在的各种问题，比如随着城市人口的增加，车辆也必然会增加，那么带来的问题也会随之增加，而这些问题有的仅仅靠人力来 解决是不可能的，所以车牌自动识别系统被越来越普遍的使用，是与社会的发展和人们的生活需求息息相关的。
5.
汽车牌照自动识别系统的研究与开发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.该文在分析目前有代表性的车牌定位和识别方法以及图象处理技术的基础上，研究了车牌自动识别的各项关键技术，包括汽车图像预处理、车牌定位和字符识别，设计并实现了一个车牌自动识别原型系统.汽车图象的预处理是车牌定位与识别中最关键的一步.该文在对大量图片进行各种综合处理的基础上，总结出将图象进行灰度化、锐化、二值化、中值滤波的预处理方法，很好地消除了图象的噪音，强化了纵向纹理区域；通过对车牌特征和定位技术的深入研究，提出了基于纹理特征的两种定位方法：一种是基于移差扫描和窗口搜索的车牌定位方法，另一种是基于分形盒子维数的车牌定位方法.这两种方法都能够很准确地搜索到车牌区；在此基础上，提出了一种车牌字符识别方法，包括基于字符笔划的定向校正方法、基于投影直方图的字符切割方法以及多分类器融合的字符识别方法，通过搜索车牌字符的顶点实现了车牌的倾斜校正，进而准确地找到字符的切分点，有效地完成了字符的识别.采用VB语言开发了一个基于Windows平台的车牌自动识别原型系统，系统具有良好的交互性，用户界面友好.。
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