【正文】 車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)參考畢業(yè)論文 目錄1引言 1 1 3 3 4 52系統(tǒng)開發(fā)編程語言 7 Visual C++介紹 7 OpenCV介紹 83系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì) 10 10 10 12 134系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì) 14 14 14 14 14 30 30 30 31 40 40 40 42 47 47 47 48 51 51 51 525軟件測試與分析 56 56 56 57 64 65結(jié)束語 69致謝 70參考文獻(xiàn) 71附錄 74291引言智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System，ITS）是人們將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子控制技術(shù)、傳感器技術(shù)以及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地綜合運(yùn)用于整個(gè)運(yùn)輸體系，從而建立起的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的運(yùn)輸綜合管理系統(tǒng)。其目的是使人、車和路能夠密切地配合，和諧地統(tǒng)一，極大地提高交通運(yùn)輸效率、保障交通安全、改善環(huán)境質(zhì)量和提高能源利用率[1]。在當(dāng)今城市化高速發(fā)展的時(shí)代，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車數(shù)量增長很快，全社會(huì)機(jī)動(dòng)車保有量增長速度不低于經(jīng)濟(jì)增長速度。改革開放以來，中國道路交通設(shè)施及管理設(shè)施雖然有較大改觀，但跟不上機(jī)動(dòng)車增長速度?？傮w水平與發(fā)達(dá)國家有較大差距，特別是大多數(shù)城市路網(wǎng)結(jié)構(gòu)不合理，道路功能不完善，道路系統(tǒng)不健全，交通管理設(shè)施缺乏，管理水平不高。即使各地都建立了交通控制中心，大多只是實(shí)現(xiàn)了監(jiān)視功能，而遠(yuǎn)沒有發(fā)揮控制功能的效應(yīng)。隨著汽車數(shù)量的逐年遞增，擺在我們面前的是巨大的城市交通壓力。如何高效地進(jìn)行交通管理，越來越成為我們現(xiàn)實(shí)生活中的焦點(diǎn)問題。針對這些問題，人們運(yùn)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，相繼研制開發(fā)出了各種交通道路監(jiān)視、管理系統(tǒng)，這些系統(tǒng)一般都包括車輛檢測裝置。通過這些裝置對過往的車輛實(shí)施檢測，提取相關(guān)的交通數(shù)據(jù)，達(dá)到監(jiān)控、管理和指揮交通的目的，全面實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)的智能化建設(shè)。交通作為國民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，大力推進(jìn)信息化，對于實(shí)現(xiàn)交通新的跨越式發(fā)展具有十分重要的意義。信息化是實(shí)現(xiàn)交通現(xiàn)代化的必然選擇。在這種大背景下如何建立一個(gè)集中、高效、快捷、網(wǎng)絡(luò)化的智能交通管理系統(tǒng)就成為信息處理技術(shù)的一項(xiàng)重要課題。智能交通系統(tǒng)的研究領(lǐng)域廣闊，其中電子收費(fèi)系統(tǒng)是 ITS 在公路收費(fèi)領(lǐng)域的具體表現(xiàn)，其應(yīng)用可解決收費(fèi)站的“瓶頸”制約作用，較好地緩解收費(fèi)站的交通擁擠、排隊(duì)等候以及環(huán)境污染等問題。在電子收費(fèi)系統(tǒng)中，由于收費(fèi)過程需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，車輛直接駛過收費(fèi)站而不停車，因而對車輛準(zhǔn)確迅速的識(shí)別和分類就成了關(guān)鍵的問題。為了滿足這些需求，有必要在智能交通管理系統(tǒng)中引入車輛牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。汽車牌照是車輛最清晰、準(zhǔn)確和唯一的標(biāo)志。中華人民共和國交通部是這樣陳述汽車牌照識(shí)別技術(shù)的：汽車牌照識(shí)別技術(shù)(License Plate Recognition， LPR)是一個(gè)以特定目標(biāo)為對象的專用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)能從一幅圖像中自動(dòng)提取車牌圖像，自動(dòng)分割字符，進(jìn)而對字符進(jìn)行識(shí)別，它運(yùn)用模式識(shí)別、人工智能技術(shù)，對采集到的汽車圖像進(jìn)行處理，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別出車牌的數(shù)字、字母及漢字字符，并以計(jì)算機(jī)可直接運(yùn)行的數(shù)據(jù)形式給出識(shí)別結(jié)果，使得車輛的電腦化監(jiān)控和管理成為現(xiàn)實(shí)。車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)綜合運(yùn)用了圖像處理、模式識(shí)別以及人工智能等方面的理論技術(shù)。系統(tǒng)主要包括：提取含有車牌的圖像，對復(fù)雜背景中的車牌進(jìn)行定位以及車牌上的字符切分和識(shí)別。車牌定位、字符切分、并運(yùn)用獨(dú)創(chuàng)的基于二值特征的識(shí)別算法和基于灰度特征的識(shí)別算法相結(jié)合，是 ITS 的一個(gè)重要組成部分，它的成功開發(fā)必將大大加速 ITS 的進(jìn)程。汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)具有不影響車輛行駛狀態(tài)，不需要車輛安裝額外的設(shè)備，自動(dòng)化水平高等優(yōu)點(diǎn)。由于車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的處理方法簡單有效，適用于多種不同環(huán)境，車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)正成為 ITS 系統(tǒng)最主要的組成部分。車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)可以廣泛地應(yīng)用于眾多車輛認(rèn)證的實(shí)際系統(tǒng)中。 如它可以廣泛應(yīng)用在：高速公路收費(fèi)、監(jiān)管管理；停車場收費(fèi)管理；偷盜車輛識(shí)別；城市交通路口“電子警察”；安防系統(tǒng)以及小區(qū)物業(yè)管理系統(tǒng)等。汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)是以圖像識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)的智能交通管理系統(tǒng)，是21世紀(jì)世界道路交通管理的發(fā)展趨勢。高速公路的車輛管理體制通過智能管理可以杜絕漏收、少收、人情收費(fèi)和個(gè)別貪污的行為；可以實(shí)現(xiàn)特殊車輛的跟蹤、丟失車輛的實(shí)時(shí)查詢、小區(qū)車輛的科學(xué)管理以及道路車輛流量、型號(hào)的自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)。汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別是車輛檢測系統(tǒng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，可以切實(shí)有效地提高交通系統(tǒng)的車輛監(jiān)控和管理的自動(dòng)化程度，它在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位，是實(shí)現(xiàn)交通管理現(xiàn)代化和智能化的重要前提。汽車牌照的識(shí)別問題己成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一。車輛自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是以解決交通擁擠問題和高速公路多發(fā)事故問題而產(chǎn)生的，是近20 年來新興起的一個(gè)跨學(xué)科的、系統(tǒng)化的綜合研究體系，其目的是在不擴(kuò)張路網(wǎng)規(guī)模的前提下，通過綜合運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，來提高交通路網(wǎng)的通行能力和交通運(yùn)輸能力。國內(nèi)也有多家單位在進(jìn)行這方面的研究，北京弗雷德科技有限公司，亞洲視覺科技有限公司，中科院沈陽自動(dòng)化所的沈陽聚德公司，深圳市科安信實(shí)業(yè)有限公司，中國信息產(chǎn)業(yè)部下屬的中智交通電子有限公司等也都有自己的產(chǎn)品。各個(gè)大學(xué)也有自己的研究，如西北工業(yè)大學(xué)開發(fā)了一套基于 OCR 的車輛號(hào)牌的識(shí)別系統(tǒng)；西安交通大學(xué)有基于視頻的車輛號(hào)牌的識(shí)別系統(tǒng)；浙江大學(xué)人工智能研究所也推出了一套車輛號(hào)牌的識(shí)別系統(tǒng)，據(jù)報(bào)道其號(hào)牌定位正確率為94%；上海交通大學(xué)葉晨周研制的車輛號(hào)牌的識(shí)別系統(tǒng)，據(jù)報(bào)道漢字、數(shù)字和字母的識(shí)別率都大于96%，車輛號(hào)牌的識(shí)別率為82%；同濟(jì)大學(xué)關(guān)于車輛號(hào)牌自動(dòng)定位分割算法的成功率據(jù)報(bào)道為90%，由上可得，都未見完全的識(shí)別率和識(shí)別正確率報(bào)道[2]。車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究國外起步地較早。早在 20 世紀(jì) 80 年代，便有一些零零散散的圖像處理方法用于車牌自動(dòng)識(shí)別的某些具體應(yīng)用。在這個(gè)階段，車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究還沒有形成完整的系統(tǒng)體系，一般采用簡單的圖像處理方法來解決某些具體問題，并且最終結(jié)果通常需要人工干預(yù)。進(jìn)入 20 世紀(jì) 90 年代后，車牌自動(dòng)識(shí)別的系統(tǒng)化研究開始起步。(Image Segment)、特征提取(Feature Extraction)和模板構(gòu)造(Template Formation)、字符識(shí)別(Character Recognition)等三個(gè)部分，完成車牌的自動(dòng)識(shí)別。 使用視覺字符識(shí)別技術(shù)(Optical Character Recognition Technology)分析所獲得的圖像，首先在二值化圖像中找到車牌，然后用邊界跟蹤技術(shù)提取字符特征，再利用統(tǒng)計(jì)最鄰近分類器(Statistical Nearest Neighbor Classifying System)與字符庫中的字符比較，得出一個(gè)或幾個(gè)車牌候選號(hào)碼，再對這些號(hào)碼進(jìn)行核實(shí)檢查，確定是否為該車牌號(hào)碼，最終確定車牌號(hào)碼。這個(gè)時(shí)期的應(yīng)用在識(shí)別正確率方面有所突破，但還沒有考慮識(shí)別實(shí)時(shí)性的要求，識(shí)別速度有待進(jìn)一步提高。目前國際上，一些發(fā)達(dá)國家已經(jīng)將車牌識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于實(shí)際中了。例如，以色列 Hitech 公司的 see/car system 系列，新加坡 Opt Asi