【正文】 ....................28 浙江萬(wàn)里學(xué)院本科畢業(yè)論文 1 1 引言 本課題的研究背景 現(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)步入信息時(shí)代，伴隨著通信技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的一起全面發(fā)展，自動(dòng)化信息的處理水平和能力在不斷提高，但作為現(xiàn)代社會(huì)最主要交通工具的汽車(chē)在人們的生活生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域被大量使用，所以他的信息進(jìn)行自動(dòng)采集技術(shù)和管理方案具有十分重要的意義，成為信息處理技術(shù)的一項(xiàng)重要研究課 題 [1]。字符的分割采用的是以二值化后的車(chē)牌部分進(jìn)行垂直投影的方法，之后再對(duì)垂直投影進(jìn)行掃描，來(lái)完成字符的分割。本文的圖像預(yù)處理模塊的步驟是將圖像灰度化和用 Roberts 算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中主要包括了五大核心部分，分別是圖像采集、圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別等。浙江萬(wàn)里學(xué)院 本科畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) (2021 屆 ) 論文題目 基于 Matlab 的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(英文 ) Design and Implementation of Matlabbased license plate recognition system 所在學(xué)院 電子信息學(xué)院 專(zhuān)業(yè)班級(jí) xxxxxx 學(xué)生姓名 xxxx 學(xué)號(hào) xxxxxx 指導(dǎo)教師 xxxx 職稱(chēng) 副教授 完成日期 年 月 日 基于 Matlab 的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 2021 年 4 月 摘 要 汽車(chē)車(chē)牌的識(shí)別系統(tǒng)是現(xiàn)代化的智能交通管理領(lǐng)域的重要組成部分之一。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)能使車(chē)輛管理更加智能化和數(shù)字化，可以有效地提升交通管理的方便性與有效性。而本文主要介紹的是圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割這三個(gè)模塊的 實(shí)現(xiàn)方法。分割采用和車(chē)牌定位是利用的數(shù)學(xué)形態(tài)法來(lái)確定車(chē)牌的位置，然后利用車(chē)牌彩色信息彩色的分割法來(lái)完成車(chē)牌部位的分割。本文針對(duì)其的核心部分是進(jìn)行闡述并使用 MATLAB 軟件環(huán)境下來(lái)進(jìn)行字符分割的仿真實(shí)驗(yàn)。 在此之外，智能交通系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱(chēng) ITS（ Intelligent Traffic System）已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)道路交通發(fā)展的趨勢(shì)。其目的在于將現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)等綜合的應(yīng)用于地面交通管理體型中來(lái)，從而建立了一種高效、實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的交通管理系統(tǒng)。 智能交通的系統(tǒng)中，車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)非常重要的發(fā)展方向 。系統(tǒng)應(yīng)用的場(chǎng)合包括：橋梁，高速公路，隧道這一系列收費(fèi)管理系統(tǒng) [2]。同時(shí)，汽車(chē)的牌照自動(dòng)識(shí)別的基本方法還可以在其他檢測(cè)和識(shí)別領(lǐng)域得到應(yīng)用，由此可見(jiàn)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別這個(gè)問(wèn)題已成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題之一。 同時(shí)也是智能交通系統(tǒng)的重要技術(shù)，產(chǎn)生在 60 年代。在美國(guó)、歐洲、日本等這些發(fā)達(dá)國(guó)家的帶動(dòng)下，世界各國(guó)也都開(kāi)始簡(jiǎn)歷智能交通系統(tǒng)。 車(chē)輛牌照識(shí)別系統(tǒng)是基于圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究的。 其目的是為達(dá)到了某種目標(biāo)從而對(duì)圖像使用的一種技巧 ,通過(guò)變換圖像能夠使其更為容易、方便地處理和操作。從而采用一些處理技術(shù)來(lái)增強(qiáng)圖像中的某些信息 , 消除或削弱某些無(wú)關(guān)信息 ,因而有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特征，讓觀察者能看到更加清晰、直接的處理和分析圖像。 在圖像應(yīng)用和研 究中 ,人們僅僅對(duì)圖像的某些部分感到興趣。圖像分割就是要把圖像中需要的那個(gè)部分給分割出來(lái)。在現(xiàn)代化的交通 發(fā)展中車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)將會(huì)是制約交通系統(tǒng)智能化、現(xiàn)代化的一個(gè)重要因素，車(chē)牌的識(shí)別系統(tǒng)能夠從一張圖像中自動(dòng)提取出車(chē)輛的圖像，能夠?qū)⑴普盏膱D像自動(dòng)分割，可以正確識(shí)別字符，從而降低了交通的管理工作復(fù)雜度。其中車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中最重要的兩個(gè)技術(shù)是車(chē)牌字符識(shí)別和車(chē)牌定位，所 以這兩個(gè)技術(shù)的好壞可以直接影響到一整個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。根據(jù)實(shí)際情況可以得出，許多學(xué)者開(kāi)始在鑒于車(chē)牌圖像的本身特征基礎(chǔ)上研究車(chē)牌的定位技術(shù)，并且先后提出了些有效的定位方法，以減小由于種種主、客觀因素而對(duì)車(chē)牌定位準(zhǔn)確度的影響 [4]。 車(chē)牌字符識(shí)別的目的是對(duì)車(chē)牌上的字母、數(shù)字和漢字進(jìn)行準(zhǔn)確快速的識(shí)別并且要以字符串的形式輸出識(shí)別的結(jié)果，所以說(shuō)字符識(shí)別技術(shù)是整個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵。此外，由于環(huán)境的影響，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)必須能夠保證在任何天氣情況中全天不間斷的正常工作。 國(guó)內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r 從 20世紀(jì) 90年代初開(kāi)始，國(guó)內(nèi)外就都已經(jīng)有了對(duì)汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別的研究，它的主要途徑就是對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行的分析，自動(dòng)提取車(chē)牌的信息，確定汽車(chē)的牌號(hào)。國(guó)外的相關(guān)研究有： (1)J Barroso 提出基于掃描的行高頻分析的方 法； (2) . 浙江萬(wàn)里學(xué)院本科畢業(yè)論文 4 Lancaster 提出的類(lèi)字符分析的方法等 [5]。 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中兩個(gè)關(guān)鍵子系統(tǒng)是車(chē)牌字符識(shí)別系統(tǒng)和車(chē)牌定位系統(tǒng)。 所以近年來(lái)有不少的學(xué)者針對(duì)車(chē)牌本身特點(diǎn)，車(chē)輛拍攝的很多不良現(xiàn)象以及背景的復(fù)雜狀況，先后都提出了許多有針對(duì)性的定位方法，可以使車(chē)牌定位在方法和技術(shù)上都有了非常大的改善 .然而現(xiàn)代化的交通系統(tǒng)不斷提高快節(jié)奏，將對(duì)車(chē)牌定位的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率提出更高的要求。 車(chē)牌字符識(shí)別是在車(chē)牌準(zhǔn)確定位的基礎(chǔ)之上，對(duì)車(chē)牌上的字母、漢字、數(shù)字進(jìn)行有效的確認(rèn)過(guò)程，其中漢字識(shí)別就是一個(gè)難點(diǎn)，很多國(guó)外的 LPR系統(tǒng)也是往往因?yàn)闈h字很難以識(shí)別而無(wú)法打入中國(guó)市場(chǎng)，因而探尋好方法解決字符的識(shí)別也會(huì)是至關(guān) 重要的。所以對(duì)字符識(shí)別的進(jìn)一步研究也需要同時(shí)具有必要性和緊迫性。新加坡 Optasia 公司的 VLPRS 產(chǎn)品，更加適合于新加坡的車(chē)牌，此外加拿大、意大利、日本、德國(guó)、英國(guó)等這些西方發(fā)達(dá)國(guó)家都已經(jīng)有適 合于本國(guó)車(chē)牌的識(shí)別系統(tǒng)。需要識(shí)別的車(chē)牌圖像中就有功率不大的汽車(chē)使用的藍(lán)底白字牌照，黃底黑字牌照是大功率汽車(chē)所用的，警車(chē)和軍車(chē)是白底黑字，紅字牌照，還有黑底白字牌照是國(guó)外駐華機(jī)構(gòu)的等。 浙江萬(wàn)里學(xué)院本科畢業(yè)論文 5 現(xiàn)在國(guó)內(nèi)最主要的使用的產(chǎn)品是中國(guó)科技學(xué)院自動(dòng)化研究所研究的一款漢王公司的“漢王眼”，此外國(guó)內(nèi)的中智交通電子系統(tǒng)有限公司、深圳市吉通電子有限公司、亞洲視覺(jué)科技有限公司等都有自己的產(chǎn)品，此外清華大學(xué)、西安交通大學(xué)研究室、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系等都做過(guò)一系列的研究。 此外，還有兩種特別的科技被用在車(chē)牌的識(shí)別中，無(wú)線射頻技術(shù)和條形碼識(shí)別技術(shù)。想要使用無(wú)線射頻技術(shù)，就要求在車(chē)內(nèi)安裝標(biāo)示卡，收發(fā)器等裝置安裝在系統(tǒng)某一位置，接受標(biāo)示卡來(lái)通過(guò)收發(fā)器來(lái)的信號(hào)，這樣就可 以識(shí)別車(chē)輛。 就目前的產(chǎn)品的使用的指標(biāo)不難看出，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別速度和識(shí)別率需要提高。因此，研究高速、識(shí)別算法與準(zhǔn)確的定位會(huì)是當(dāng)前的主要任務(wù)，而圖像處理技術(shù)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)性能、攝像設(shè)備的提高都會(huì)影響車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步，從而車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的辨識(shí)度提高。 其存在的市場(chǎng)價(jià)值是非常大的 ， 有足夠大的能量 的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。它還可以同其他的檢測(cè)器或雷達(dá)測(cè)速器配合使用，用來(lái)監(jiān)督違犯限速值的車(chē)輛。 (2)交通流測(cè)量控制指標(biāo)的參量，就是為了達(dá)到交通流控制的目的，一部分測(cè)量的交通流指標(biāo)是相當(dāng)重要的。這些交通誘導(dǎo)系統(tǒng)是提供我們需要的交通流信息。 (4)對(duì)運(yùn)營(yíng)管理、安全檢查、養(yǎng)路費(fèi)交納，這些情況實(shí)行不停車(chē)檢查。另外，該系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)沒(méi)有車(chē)牌的車(chē)輛。 (5)車(chē)輛定位可以能夠自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌的號(hào)碼，所以很容易發(fā)現(xiàn)車(chē)輛被盜，他還可以定位車(chē)輛的行駛位置。 車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)擁有廣闊的應(yīng)用前景，但若在每個(gè)街口都裝配一套全新的車(chē)輛探測(cè)器的硬件系統(tǒng)則投資巨大，所以急需一個(gè)純軟件實(shí)行的車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)來(lái)最大限度的減少費(fèi)用，而純軟件的設(shè)計(jì)，不僅投資小而且靈活性高，適合我國(guó)的國(guó)情。而車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)就通過(guò)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)輛的照片進(jìn)行圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別等技術(shù)手段，從而得到清晰的機(jī)動(dòng)車(chē)牌照的照片，從而提高現(xiàn)代智能交通的管理效率，可以說(shuō)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于現(xiàn)代智能交通至關(guān)重要。 MATLAB 以商品樣子出現(xiàn)后 ， 在短短的幾年中 ， 以它運(yùn)行的可靠性和良好的開(kāi)放性 ， 使其它原來(lái)控制這個(gè)領(lǐng)域的封閉式軟件包 （ 瑞典的 LUND， 如英國(guó)的 UMIST， 德國(guó)的 KEDDC ， SIMNON） 紛紛被淘汰 ， 全變成以 MATLAB 為平臺(tái)加以重建。 20 世紀(jì)九十年代初期 ， 在國(guó)際上的 三十幾個(gè)數(shù)學(xué)科技 類(lèi)應(yīng)用軟件中 ， MATLAB 在數(shù)值的計(jì)算方面遙遙領(lǐng)先 ， 而 Mathematica 和 Maple 則居于符號(hào)計(jì)算軟件的前兩名。 在國(guó)際的學(xué)術(shù)界中， MATLAB 已經(jīng)被定為可靠、準(zhǔn)確的科學(xué)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)軟件。 在工業(yè)部門(mén)和設(shè)計(jì)研究單位 ， MATLAB 都被認(rèn)作為進(jìn)行高效開(kāi)發(fā)、研究的首選的軟件工具。又如 TM 公司的 DSP， HP 公司的 VXI 硬件 ，Gage 公司的各種儀器、硬卡等都接受 MATLAB 的支持。正如同 C和 FORTRAN 等高級(jí)語(yǔ)言使人們擺脫了一定需要直接對(duì)計(jì)算機(jī)硬件資源進(jìn)行操作一樣 ， 作為第四代計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的 MATLAB， 利用其 極其豐富的函數(shù)資源 ， 使編程人員從復(fù)雜的程序代碼中解浙江萬(wàn)里學(xué)院本科畢業(yè)論文 9 放出來(lái)。 MATLAB 用最直觀的、符合人們的思維代碼 ， 代替了 C 和 FORTRAN 語(yǔ)言的冗長(zhǎng)代碼。以下簡(jiǎn)單介紹一下 MATLAB 的主要特點(diǎn) [8]： （ 1） 語(yǔ)言簡(jiǎn)潔緊湊 ， 使用方便靈活 ， 庫(kù)函數(shù)極其豐富。由于庫(kù)函數(shù)都由本領(lǐng)域的專(zhuān)家編寫(xiě) ， 用戶(hù)不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性。 （ 2） 運(yùn)算符豐富。 （ 3） MATLAB 既具有結(jié)構(gòu)化的控制語(yǔ)句 （ 如 for 循環(huán)、 while 循環(huán)、 break語(yǔ)句和 if 語(yǔ)句 ）， 又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦?。例?， 在 MATLAB 里 ， 用戶(hù)無(wú)需對(duì)矩陣預(yù)定義就可使用。 （ 6） MATLAB 的圖形功能強(qiáng)大。而且 MATLAB 還具有很強(qiáng)的編輯圖形的能力。但是 MATLAB 的程序不需要編譯等預(yù)處理 ， 不生成能執(zhí)行文件 ， 程序是為解釋執(zhí)行 ， 導(dǎo)致速度非常慢。 MATLAB 包含兩個(gè)部分 ：各種可選和核心部分的工具箱。其工具箱又可分為兩類(lèi) ： 學(xué)科性工具箱和功 能性工具箱。功能性工具箱可以用于多種學(xué)科技術(shù)。這些工具箱都是由該領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)水平很高的專(zhuān)家編寫(xiě)的 ， 所以用戶(hù)無(wú)需編寫(xiě)自己學(xué)科范圍內(nèi)的基礎(chǔ)程序 ， 而直接進(jìn)行高、精、尖的研究。在 LPR 系統(tǒng)產(chǎn)品的性能指標(biāo)中，識(shí)別速度和識(shí)別率難以同時(shí)提高的原因是有圖像處理技術(shù)不夠成熟，和受到計(jì)算機(jī)攝像設(shè)備等性能因素的限制。 汽車(chē)車(chē)牌的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)主要有圖像采集、觸發(fā)拍照、車(chē)牌定位、圖像預(yù)處理、字符分割、字符識(shí)別、輸出結(jié)果等單元如圖 31。其中線圈觸發(fā)和視頻觸發(fā)得到了廣泛的應(yīng)用。 圖像預(yù)處理：該單元是指車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)拍攝的汽車(chē)圖片進(jìn)行 灰度化和邊緣檢測(cè)等 處理。綜上所述，這些處理均是圖像預(yù)處理的工作。在完整的車(chē)牌圖像中，絕大的一部分都是背景，對(duì)識(shí)別毫無(wú)用處，我們能將背景區(qū)域當(dāng)做無(wú)用區(qū)域，并且想方法將他去除，從而在復(fù)雜的背景中準(zhǔn)確的分割并定位在車(chē)牌區(qū)域，從原圖中提取需要的部分舍棄不需要的部分，從而節(jié)省識(shí)別圖像的時(shí)間，這也是車(chē)牌定位分割的意義及目的所在。 字符分割：對(duì)已經(jīng)定位的車(chē)牌圖片的進(jìn)行字符分割，將車(chē)牌分割為 7個(gè)單一的字符圖片。 字符識(shí)別：最為關(guān)鍵的一步是車(chē)牌字符的識(shí)別，之前對(duì)車(chē)牌圖像所做的各種處理 都是為完成最終的識(shí)別所做的努力。輸出結(jié)果：輸出識(shí)別結(jié)果，并進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。 設(shè)計(jì)方案 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)包括圖像預(yù)處理、圖像采集、字符分割、字符識(shí)別、車(chē)牌定位等模塊，本文主要研究字符分割、圖像預(yù)處理和車(chē)牌定位三個(gè)模塊 [9]。其中圖像處理部分包括邊緣提取、模塊牌照的定位、圖像預(yù)處理以及分割模塊。 字符識(shí)別這部分要求照片清晰，但是可能攝像頭在外長(zhǎng)時(shí)間工作，攝像頭角度和距離、再加上光照條件、車(chē)輛自身?xiàng)l件不同以及車(chē)輛行駛速度的不同所影響，浙江萬(wàn)里學(xué)院本科畢業(yè)論文 12 想拍出很理想的圖片很困難。 車(chē)牌定位和車(chē)牌分割是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵，其作用是在經(jīng)圖像預(yù)處理后的灰度圖象中確定牌照的具體位置， 并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個(gè)圖象中分割出來(lái)，供字符識(shí)別子系統(tǒng)識(shí)別之用，分割的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個(gè)牌照字符識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率?，F(xiàn)在 字符識(shí)別的常用方法有模板匹配法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法。 RGB圖像是 彩色圖像簡(jiǎn)稱(chēng) ， 它是利用 R、 G、 B分量來(lái)表示某個(gè)像素的顏色 ， 紅、綠、藍(lán) 3種顏色分別用 R、 G、 B個(gè)不 同的字母表示 ， 并通過(guò)三基色將其調(diào)和成任意顏色?；叶葓D像就是 R、