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车牌识别程序

《数字图像与计算机视觉》期末实验报告专业名称：

学生姓名：

学号：

题目一：

车牌识别系统（LRP）

一、实验目的

1、了解车牌识别系统及其应用；

2、结合本门课程所学内容，设计一个车牌识别系统并实现。

二、实验内容

1、车牌识别系统的图像预处理

2、车牌定位、

3、字符分割

4、字符识别

三、主要步骤

车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。本实验完成车牌识别的系统流程图如下：

1、预处理

摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。预处理的包括：

1）消除模糊——

用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊

2）图像去噪。

通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波

3）图像增强

自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等

通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。

2、车牌定位

从背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的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，并将其从图象中分割出来。

由于车牌区域大部分为蓝色，根据这个特性可以定位到车牌区域，而对于蓝色车系来说，可以通过腐蚀的方法解决。具体算法流程如下：

结果如图：

图 1 车牌定位

图 2 车牌分割

3、字符分割：

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。具体流程如下

结果如图：

图 3 分割出的七张图片

4、字符识别：

本文基于模板匹配算法对分割出来的字符图片进行识别。具体流程如下：

结果如下：

桂AC3692

四、实验结果分析

本实验的汽车号牌识别系统是针对车牌为蓝底白字，7个字符水平排列的汽车车牌进行研究。有些光照条件不理想的图片，需要先进行图象增强处理，再进行车牌定位和分割，这样可以提高分割的成功率。色彩通道的车牌区域分割算法充

分利用了车牌图象的色彩信息，简化了算法的实现，加快了图象的处理速度，具有较高的正确率，而且整个程序用MATLAB语言编程实现，运算速度快。但是也存在一些识别效果不是很理想的图片，这些图片需要做一些前提工作后才能识别出相应的字符。

(2)车牌定位和分割中利用的车牌区域的宽度信息以及字符尺寸信息，是根据经验测算出来的；

(3)由于基于寻找连续有文字的块的字符分割方法容易受噪声和环境光线变化的影响，所以在车牌字符分割的预处理中，需要对分割出的字符车牌进行均值滤波，膨胀或腐蚀的处理。经过这些处理可以把字符与字符之间的杂色点去除，只有白色的字符和黑色的背景存在，有利于的字符分割进行

(4)字符识别方法中运用模板匹配的方法，方法简洁但识别率较低。模板匹配法，是利用要识别的字符图片与字符库中的图片进行两幅图片相减的方法，找到相减后值最小的图片，其相似程度最大的。模板库的字符制作很重要，必须要用精确的模板，否则就不能正确的识别。

附录：

%function carreco

close all

clear all;

%==========================================================

%说明：

%===========================================================

% ==============测定算法执行的时间，开始计时=================

tic

%=====================读入图片================================ [fn,pn,fi]=uigetfile('*.jpg','选择图片');

I=imread([pn fn]);figure,imshow(I);title('原始图像');%显示原始图像chepailujing=[pn fn]

I_bai=I;

[PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I);

[U V]=size(I);

%===============车牌区域根据面积二次修正======================

[PY2,PY1,PX2,PX1,threshold]=SEC_xiuzheng(PY2,PY1,PX2,PX1);

%==============更新图片=============================

Plate=I_bai(PY1:PY2,PX1:PX2,:);%使用caitu_tiqu

hold on;

line1 = [1 PY1; V PY1];

plot(line1(:, 1), line1(:, 2), 'y-', 'LineWidth', 2);pause; hold on;

line2 = [1 PY2; V PY2];

plot(line2(:, 1), line2(:, 2), 'r-', 'LineWidth', 2);pause;

hold on;

line3 = [PX1 1; PX1 U];

plot(line3(:, 1), line3(:, 2), 'g-', 'LineWidth', 2);pause;

hold on;

line4 = [PX2 1; PX2 U];

plot(line4(:, 1), line4(:, 2), 'b-', 'LineWidth', 2);

%==============考虑用腐蚀解决蓝色车问题=============

bw=Plate;figure,imshow(bw);title('车牌图像');%hsv彩图提取图像

%==============这里要根据图像的倾斜度进行选择这里选择的图片

bw=rgb2gray(bw);figure,imshow(bw);title('灰度图像');

%================倾斜校正======================

qingxiejiao=rando_bianhuan(bw)

bw=imrotate(bw,qingxiejiao,'bilinear','crop');figure,imshow(bw);title('倾斜校正');%取值为负值向右旋转

%==============================================

bw=im2bw(bw);%figure,imshow(bw);

bw=bwmorph(bw,'hbreak',inf);%figure,imshow(bw);

bw=bwmorph(bw,'spur',inf);%figure,imshow(bw);title('擦除之前');

bw=bwmorph(bw,'open',5);%figure,imshow(bw);title('闭合运算');

bw = bwareaopen(bw, threshold);figure,imshow(bw);title('擦除');

%==================加入进度条================================

% h=waitbar(0,'程序运行中，请稍等......')

% for i=1:10000

% waitbar(i/5000,h)

% end

% close(h);

%wavplay(wavread('程序运行中.wav'),22000);

%==========================================================

bw=~bw;figure,imshow(bw);title('擦除反色');

%=============对图像进一步裁剪，保证边框贴近字体===========

bw=touying(bw);figure;imshow(bw);title('Y方向处理');

bw=~bw;

bw = bwareaopen(bw, threshold);

bw=~bw;%figure,imshow(bw);title('二次擦除');

[y,x]=size(bw);%对长宽重新赋值

%=================文字分割=================================

fenge=shuzifenge(bw,qingxiejiao)

[m,k]=size(fenge);

%=================显示分割图像结果========================= figure;

for s=1:2:k-1

subplot(1,k/2,(s+1)/2);imshow(bw( 1:y,fenge(s):fenge(s+1))); end

%================ 给七张图片定位===============桂AV6388

han_zi =bw( 1:y,fenge(1):fenge(2));imshow(han_zi);

zi_mu =bw( 1:y,fenge(3):fenge(4));

zm_sz_1 =bw( 1:y,fenge(5):fenge(6));

zm_sz_2 =bw( 1:y,fenge(7):fenge(8));

shuzi_1 =bw( 1:y,fenge(9):fenge(10));

shuzi_2 =bw( 1:y,fenge(11):fenge(12));

shuzi_3 =bw( 1:y,fenge(13):fenge(14));

%==========================识别==================================== %======================把修正数据读入============================== xiuzhenghanzi = imresize(han_zi, [110 55],'bilinear');

xiuzhengzimu = imresize(zi_mu, [110 55],'bilinear');

xiuzhengzm_sz_1= imresize(zm_sz_1,[110 55],'bilinear');

xiuzhengzm_sz_2 = imresize(zm_sz_2,[110 55],'bilinear');

xiuzhengshuzi_1 = imresize(shuzi_1,[110 55],'bilinear');

xiuzhengshuzi_2 = imresize(shuzi_2,[110 55],'bilinear');

xiuzhengshuzi_3 = imresize(shuzi_3,[110 55],'bilinear');

%============ 把0-9 , A-Z以及省份简称的数据存储方便访问==================== hanzishengfen=duquhanzi(imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),imread(' '));

%因数字和字母比例不同。这里要修改

shuzizimu=duquszzm(imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),.. .

imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),...

imread(''),imread(''),imread(''),imread(''));

zimu = duquzimu(imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),...

imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),...

imread(''),imread(''),imread(''),imread(''));

shuzi = duqushuzi(imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),...

imread(''),imread(''),imread(''),imread(''),imread(''));

%============================识别结果================================

i=1;%shibiezm_sz该函数识别数字有问题

jieguohanzi = shibiehanzi(hanzishengfen,xiuzhenghanzi);shibiejieguo(1,i) =jieguohanzi; i=i+1;

jieguozimu = shibiezimu(zimu,xiuzhengzimu); shibiejieguo(1,i) =jieguozimu; i=i+1;

jieguozm_sz_1= shibiezm_sz(shuzizimu,xiuzhengzm_sz_1); shibiejieguo(1,i) =jieguozm_sz_1;i=i+1;

jieguozm_sz_2= shibiezm_sz(shuzizimu,xiuzhengzm_sz_2); shibiejieguo(1,i) =jieguozm_sz_2;i=i+1;

jieguoshuzi_1= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_1); shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_1;i=i+1;

jieguoshuzi_2= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_2); shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_2;i=i+1;

jieguoshuzi_3= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_3); shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_3;i=i+1;

%==========================对话框显示显示

=============================================

shibiejieguo

msgbox(shibiejieguo,'识别结果');

%=====================导出文本==================

fid=fopen('','a+');

fprintf(fid,'%s\r\n',shibiejieguo,datestr(now));

fclose(fid);

%================读取计时==========================

t=toc

%=======================================

车牌识别地matlab程序

( 附录车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('');%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 " figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像'); %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel('disk',13);%strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减￥ figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型 fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型 level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像 bw2=double(bw22); %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波、 figure,imshow(bw2);title('图像二值化');%得到二值图像 grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界

车牌自动识别操作系统使用说明

车牌自动识别操作系统使用说明 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

车牌自动识别操作系统使用说明使用车牌识别的优势在哪里车牌自动识别系统的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，增加停车费的收取；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生，无须人工干扰,作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。对固定车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题：解决了一卡多车的情况解决了卡未携带进出小区受阻的情况解决了卡丢失、损坏带来的换卡，补卡的解决了因为卡安装摆放位置不同带来的刷卡不灵敏的问题对临时车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题： 1、解决了临时收费过程中，收费人员偷钱的机会； 2、解决了入口发卡机的卡容量有限的问题，入口需要配备工作人员。入口发卡机往往需要安排专人在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”，严重偏离了“节省人力资源的根本要求”。而临时车往往停得距离发卡机较远，是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映，是经常发生的情况； 3、解决了有个别临时车混出停车场，同时损失临时卡和停车费的情况； 4、解决了有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡，造成临时卡不断流失的情况自动对大车，小车进行车型区分，执行不同的收费标准；车牌识别对整个停车场领域带来了哪些便利一、车牌识别对物业管理人员的适应性分析 1）物业管理人员不用担心卡流失后再补卡、卡注册、卡授权、卡挂失、卡解挂等繁琐的卡操作。 2）物业管理人员不用担心一卡多用带来的收益流失。下面是车牌识别系统操作说明

基于matlab的车牌号码识别程序代码

基于matlab的汽车牌照识别程序摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，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以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成（1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。（2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。（3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像

车牌识别的matlab程序

附录车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('3.jpg');%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');%figure命令同时显示两幅图 figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像'); %Step2 图像预处理对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景 s=strel('disk',13);%strel函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 figure,imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像 Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%两幅图相减 figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 fmax1=double(max(max(Egray)));%egray的最大值并输出双精度型fmin1=double(min(min(Egray)));%egray的最小值并输出双精度型level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%获得最佳阈值 bw22=im2bw(Egray,level);%转换图像为二进制图像 bw2=double(bw22); %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波 figure,imshow(bw2);title('图像二值化');%得到二值图像 grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界 figure,imshow(grd);title('图像边缘提取');%输出图像边缘 bg1=imclose(grd,strel('rectangle',[5,19]));%取矩形框的闭运算 figure,imshow(bg1);title('图像闭运算[5,19]');%输出闭运算的图像

车牌识别停车场系统使用说明书_图文

停车场系统使用说明书安捷智能科技有限公司目录 1、功能特点 (4) 2、软件安装环境要求 (5) 3、软件安装 (5) 3.1 安装数据库SQL Server 2000 (5) 3.2 SQL Server 2005的安装 (8) 3.3停车场软件安装 (14) 3.3.1 在XP _SP3系统中的安装 (14) 3.3.2 在Win7_SP1 32系统中的安装 (15) 3.3.3在多机系统中 (16) 3.4 视频卡驱动安装 (17) 3.5 软件狗驱动安装 (17) 4、软件功能设置 (18) 4.1系统登录 (18) 4.2修改密码 (19) 4.3交接班自动信息汇总功能 (19) 4.4 注册系统及新IC卡初始化 (20) 4.4.1 注册系统 (20) 4.4.2新IC卡初始化 (21) 4.5 系统参数设置 (21)

4.7 停车场设置 (24) 4.8 控制器设置 (24) 4.9 操作员组管理 (26) 4.10 操作员管理 (26) 4.11 节假日设置 (27) 4.12节假日规则设置 (27) 4.13 车牌识别配置 (28) 4.14 设置收费标准 (29) 4.15 全天最高收费标准 (29) 4.16 测试收费标准 (30) 4.17 制器数据上传下载 (30) 4.18 格式化控制器 (31) 5、软件操作 (32) 5.1 出入监控 (32) 5.2 中央收费 (34) 5.3 内部消费 (36) 5.4 人工出场 (37) 6、卡片管理 (38) 6.1 卡片类型及其功能介绍 (38) 6.2 新IC卡初始化 (38) 6.3 卡片注册、延期、充值、挂失、恢复、回收、修改 (39)

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书目录

一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先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，并将其从图象中分割出来。流程图: 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。 clear ; close all;

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; end end first_point=location_of_1(a,:); %和最小的点为车牌的左上角 last_point=location_of_1(b,:); %和最大的点为车牌的右下角 x1=first_point(1)+4; %坐标值修正 x2=last_point(1)-4; y1=first_point(2)+4;

车牌自动识别管理系统使用说明书

停车场收费管理系统说明书

目录第1章产品介绍 (3) 1.1 一用户需求分析 (4) 1.2 对不同光照的适应能力 (5) 1.3 对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 (5) 1.4 系统工作流程 (5) 1.5 车牌识别系统安装图示 (6) 1.6 识别系统技术参数 (7) 1.7相关设备 (7) 1.8.1 道闸 (7) 1.8.2 车辆检测器 (15) 1.8.3 高清车牌识别一体摄像机 (17) 1.8.4 自动光圈镜头（INEX-NZ01） (19) 1.8.5 控制模块（PLC) (21) 1.8.6 语音模块 (23) 1.8.7 LED显示屏 (24) 第2章产品使用（收费人员） (24) 2.1岗亭收费员操作指南 (24) 2.2 交接班报表 (29) 第3章操作手册（财务人员） (30) 3.1 财务管理人员报表操作指南 (30) 3.2 财务管理人员进行车辆（月费人员）登记和续期 (32) 3.3数据维护 (34) 第4章应急处理措施 (35) 4.1 常见问题及解决方法 (35) 4.1.1 、通讯不通 (35) 4.1.2 、通讯不稳定（时断时续） (36) 4.1.3 、数据库连接失败不能登陆软件 (36) 4.1.4 、软件运行时出现[Microsoft][ODBC SQL Server Driver][SQL Server]对象名 '******' 无效 (37) 4.1.5 、无监控图像（监控窗口是黑屏或蓝屏） (37) 4.1.6 、出入口不能图像对比或查询记录时图像调不出来 (37) 4.1.7 、查看报表时提示“打印机错误” (38) 4.1.8 、打印报表时提示“报表宽度大于纸的宽度” (38) 4.1.9 、将数据导出到EXCEL时，提示“导出失败” (38) 4.1.10 、无语音提示 (38) 4.1.11 保养与维护 (38) 4.1.12电脑和网络设备 (39) 4.1.13停电后的处理 (39) 4.1.14摄像机故障 (39)

智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书

智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书 2017-05-17 10:56 多奥智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书一、数据库的安装安装数据库Microsoft SQL Server 2000 1)选择SQL Server 2000文件夹下的应用程序。 2)选择第一项，即安装SQL Server 2000组件（C）。 3)选择安装数据服务器（S）。 4)选择本地电脑（L）。 5)选择创建新的SQL Server实例，或安装客户端工具（C）。 6)选择服务器和客户端工具（S）。 7)选择默认。点击下一步。 8)选择典型，点击下一步。 9)选择使用本地系统账户，点击下一步。 10)选择混合模式与空密码，点击下一步。 11)继续下一步直到安装结束。重启电脑，数据库安装完成后。二、停车场软件的安装安装停车场软件 1)打开光盘，运行，根据提示安装完成后出现。

2)选择“创建本地数据库”，点击“执行选择”后出现连接数据库的界面， 3)点击“连接数据库”后，创建数据库、备份数据库、还原数据库的按钮会显示出来。 4)点击“创建数据库”，创建数据库成功后，退出。再选择“安装加密狗” 5)点击“执行选择”，出现SoftDog Windows驱动安装和卸载程序界面 6)勾选“USB狗驱动”点击“安装”，安装成功后，退出。加密狗驱动安装完成。三、停车场软件操作软件的登陆 1)运行软件的安装包，安装好软件。 2)创建好数据库后，点击图标打开软件 3)出现智能停车场管理系统登录窗口，如图示2，输入用户编号101，点击三次回车，进入软件操作界面。或者输入用户编号101后，直接点击“确定”按钮进入软件操作界面

停车场出入口智能车牌识别相机使用说明

停车场出入口智能车牌识别相机使用说明 1车牌识别相机概述 (4) 1.1应用场景 (4) 1.2性能指标 (4) 1.3优势 (5) 2相机必要配置 (5) 2.1网络设置 (5) 2.2算法配置软件使用 (6) 2.3算法设置说明 (8) 2.4FTP服务器安装设置 (13) 3注意事项 (23) 3.1模组镜头选择和调整 (23) 3.2PC端网络防火墙 (23)

OPEN 开关量输出，连接道闸，不分正负极 TRIG 开关量输入，连接车辆检测器（触发抓拍识别），不分正负极485 连接LED显示屏，区分正负极 AUDIO IN 音频输入 AUDIO OUT 音频输出 DC12V 直流电源12V输入 ETHERNET 网络接口 USB接口储存抓拍图片（预留接口，暂时无法使用） RESET 复位按键（一般情况下请勿使用）

整机尺寸图（单位mm）： 1车牌识别相机概述 1.1应用场景 A. 停车场出入口车牌识别， B. 小区出入口车牌识别； C. 低速路段车牌识别(车速小于40KM)； 1.2性能指标 A. 白天识别>99%，夜间识别率>98%; B. 单帧识别时间120ms->600ms；

C. 支持蓝牌，黄牌，双层黄牌，军牌，警车，双层军牌，个性车牌，使馆车牌 D. 清晰度：200万像素（传感器MN34229强光抑制专用） E. 镜头6mm（车牌识别距离3-6米） F. 整机功率9W 1.3优势 A. 算法成熟稳定可靠； B. 相对同类型产品价格优势明显； 2相机必要配置 2.1网络设置 A.确保相机上电并连接好有网线，然后打开《相机搜索工具》目录 B.鼠标双击运行"DeviceSearch.exe"程序 C.鼠标左键单击"搜索按钮"，网络中的所有车牌识别相机都将显示出来，利用鼠标单击选中对应的相机IP后，就可以鼠标左键单击"设置参数"修改相机的IP地址了，

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书分院（系）信息科学与工程专业学生姓名学号设计题目车牌识别系统设计内容及要求：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元，采集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。进度安排： 19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周：课程设计选题与题目分析 20周：程序设计编程实现 20周：课程设计验收与答辩指导教师（签字）：年月日学院院长（签字）：年月日目录

高清车牌识别系统安装与调试手册V2.1(详细版本)

高清智能车牌识别系统安装与调试手册 V2.1（详细版本）

智能车牌识别停车场管理系统简介智能车牌识别停车场管理系统是我司根据当前市场发展与客户的需要，开发出来的一款以车辆车牌作为车辆进出车场主要凭证，同时可辅以IC卡刷卡、可实现固定车辆和临时车辆收费、基于以太网的停车场管理系统。该系统支持多通道进出与图像对比、满足复杂的收费需求；数据处理速度快、信息存储安全、扩展性强，能根据用户的需求，提供合适的停车场系统解决方案。主要特点： ●正常情况下，完全以车牌作为出入场凭证 ●对临时车牌可进行精确收费，月租车牌过期后可进行临时收费，有效地防止停车费用的流失 ●具备脱机与脱网功能。在脱机与脱网时，月租用户可自由出入 ●车牌识别一体机可代替传统的视频系统，不需要补光灯、摄像机等。成本低，有较强的竞争力 ●支持多种车牌识别器，客户可选择面多 ●提供多种网络显示屏，可播放与显示广告词、出入场欢迎词、时间、剩余车位、收费金额等

目录第一章系统配置 (1) 1.1系统相关材料、器件的准备 (1) 1.1.2 软件清单 (1) 1.2工具需求 (1) 第二章软件安装 (1) 2.1 PC机型及配置的选择 (1) 2.1.1硬件环境 (1) 2.1.2 软件环境 (1) 2.1.3 局域网通讯环境 (2) 2.2 数据库安装 (2) 2.3 停车场系统软件安装 (10) 第三章车道信息显示屏安装 (14) 3.1车道信息显示屏安装 (14) 3.6车牌识别相机的安装接线 (15) 第五章系统调试 (17) 5.1网络的组建 (17) 5.2 系统初始化设置 (21) 5.2.1启动SQL Server服务器 (21) 5.1.3 数据库创建配置 (23) 5.1.4 运行车牌识别系统服务服务器 (27) 5.1.5 车牌识别系统初始化 (27) 5.1.5.1管理员登录 (27) 5.1.5.2系统参数初始化 (27) 5.1.5.3创建岗亭 (29) 5.1.5.4创建通道 (30) 5.1.5.5设置收费规则 (32) 5.1.5.6注册车牌 (34) 5.12 数据整理与系统备份 (35)

基于matlab的车牌定位源程序及运行结果 (1)

I=imread('E:\毕业设计\基于matlab的车牌定位的源程\车牌识别程序 \Car1.jpg') [y,x,z]=size(I); myI=double(I); tic Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=30)&&((myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51))&&((myI(i,j,3) <=142)&&(myI(i,j,3)>=119))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2=10))&&((myI(i,j,3) <=65)&&(myI(i,j,3)>=40))) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-2; PX2=PX2+2; Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:); t=toc figure,imshow(I); figure,plot(Blue_y);grid

车牌识别系统用户操作说明书

深圳来吉智能科技有限公司纯车牌识别系统用户操作说明书

目录目录 (2) 第一章系统概述 (3) 1.1）系统简介 (3) 1.2）系统拓朴 (4) 1.3）系统安装流程图 (5) 1.4）注意事项 (6) 1.4.1）车道宽度要求 (6) 1.4.2）管理软件要求 (6) 1.4.3）摄像机抓拍图片要求 (6) 第二章产品功能及特点 (9) 2.1）出入口控制器（LKP623） (9) 2.1.1）产品特点 (9) 2.1.2）技术参数 (10) 2.1.3）接线图 (11) 2.2）网络摄像机（LK-210） (12) 2.2.1）产特特点 (12) 2.2.2）技术参数 (13) 2.3）补光灯（LK-214） (14) 2.3.1）产品特点 (14) 2.3.2）技术参数 (14) 2.4）车辆检测器（LD16） (15) 2.4.1）产品特点 (15) 2.4.2）技术参数 (16) 第三章软件、数据库安装 (17) 3.1）M ICROSOFT SQL SERVER 2008数据库 (17) 3.1.1）数据库安装 (17) 3.1.2）数据库设置 (35) 3.2）车牌识别软件安装程序 (37) 3.2.1）运行环境安装 (37) 3.2.2）软件安装 (39) 3.2.3）软件设置 (44) 3.3）附表一收费标准详细说明 (77) 3.4）附表二支架安装 (79) 3.5）附表三车道布设图 (80) 第四章NET FRAMEWORK 4.0安装失败解决 (82) 4.1）安装程序 (82) 4.2）方法/步骤 (82) 第五章NET FRAMEWORK 3.5安装失败解决 (92)

高清车牌识别一体机安装说明

一、产品简介文通科技针对停车场行业，推出基于嵌入式的智能车牌识别一体化设备，该设备具有高性能、低功耗、稳定性强等特性，产品集成了车牌识别相机、镜头、防护罩、立柱、补光灯等设备，具有集成度高、安装快捷方便、易于开发等特点。 1.1 产品整体结构文通智能车牌识别一体机包含防护罩、相机、镜头、万向节、立柱、法兰盘、补光灯、电源等，详细如图1.1：图1.1 智能车牌识别一体机

①防护罩； ②高清车牌识别相机； ③万向节； ④上法兰盘； ⑤不锈钢立柱； ⑥补光灯支架； ⑦补光灯； ⑧下法兰盘 1.2 防护罩内部组成文通智能车牌识别一体机防护罩内部包含高清车牌识别相机、镜头、电源、接线端子、温控模块、风扇等，详细如1.2图：图1.2防护罩内部结构

①高清镜头； ②高清车牌识别摄像机—130万像素； ③防护罩； ④相机接口： 12V电源接口、IP网络接口、地感触发信号接口、补光灯触发线接口、 RS485接口（保留）、BNC接口（保留）； ⑤电源； ⑥接线端子； ⑦风扇：内置温控模块，自动控制加热； ⑧温控器 1.3 高清车牌识别相机接口文通智能车牌识别一体机相机接口包含：IP网口、电源接口、地感触发线接口、补光灯触发线接口等，如图1.3所示：

图1.3智能车牌相机接口 ①线缆接口： A:地感触发线接口（开关量信号输入） B:补光灯触发线接口（开关量信号输出） ②BNC视频输出接口（保留）； ③IP网络接口； ④电源接口； ⑤Micro SD卡插口；

二、产品线路连接及安装安装 2.1 防护罩内部接线图2.1 防护罩内部接线图说明： ?接线端子上，接入AC220V： ?1和2是一组火线（L） ?3和4是一组零线（N） ?5和6是一组地线（G） ?电源线和闪光灯电源线接入方式： ?1接电源火线L—火线 ? 2 接补光灯火线 L—火线 ?3接电源零线N—零线

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像'); I_final=bwareaopen(I_close,2000); %去除聚团灰度值小于2000的部分 subplot(3,2,6),imshow(I_final),title('形态滤波后图像'); %========================== 车牌分割============================= I_new=zeros(size(I_final,1),size(I_final,2)); location_of_1=[]; for i=1:size(I_final,1) %寻找二值图像中白的点的位置 for j=1:size(I_final,2) if I_final(i,j)==1; newlocation=[i,j]; location_of_1=[location_of_1;newlocation]; end end end mini=inf;maxi=0; for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; end end first_point=location_of_1(a,:); %和最小的点为车牌的左上角 last_point=location_of_1(b,:); %和最大的点为车牌的右下角

车牌识别matlab程序[1]

[, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG文件(*.jpg)';'*.bmp','BMP文件(*.bmp)';}); if( == 0), return, end global %声明全局变量 = [pathname ]; I=imread(); imshow(I); %显示图像I I1=rgb2gray(I);%RGB图转化为灰度图 figure,imshow(I1); w1=medfilt2(I1); figure,imshow(w1); s1=histeq(w1,256); figure,imshow(s1); t1=imadjust(s1); figure,imshow(t1); I2=edge(t1,'robert',0.15,'both'); %用ROBERT算子提取图像边缘 figure,imshow(I2); se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se); %弱化二进制图像I2的边缘 figure,imshow(I3);%为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符(下面两句) se=strel('rectangle',[25,20]); %用来腐蚀的形状为矩形，面积20*25 I4=imclose(I3,se); figure,imshow(I4); I5=bwareaopen(I4,2000); %去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域。 figure,imshow(I5); [y,x,z]=size(I5); %z=1。y，x分别为I5图像的高和宽 myI=double(I5) %myI=I5; tic %begin横向扫描 white_y=zeros(y,1); %white_y为y行1列的零矩阵 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为白色 %则white_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1 white_y(i,1)= white_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(white_y); %temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置）

MATLAB车牌识别过程

7.3 系统详细设计 7.3.1 车牌图像读入目前常用的图像格式主要有*.PCX、*.BMP、*.JPG、*.TIFF、*.GIF 等，本设计采集到的图片格式为*.JPG格式，这种格式的图像占有的存储空间小，而且是使用最广的图片保存和传输格式，大多数的摄像设备也都是以*.JPG格式保存图像的。利用图像工具的图像读取函数imread() 来读取一副图像，其使用格式为： I=imread(‘fn pn’); %fn为图像文件名，pn为文件路径使用图像工具的图像显示函数imshow() 来显一副图像，使用格式为： Imshow(I); 具体代码为： [fn pn]=uigetfile (‘*.JPG’,’选择图片’)；%选择图像文件，fn为文件名，pn为路径I= imread ([fn pn]); %显示所选图像 Figure,imshow(I);title(‘原始车牌图像’); %在新建的figure中显示所选图像文件， figure标题为原始车牌图像以一副名为“桂APC322”的车牌图片为例，程序运行结果为：

7.3.2 彩色（基于蓝色）车牌定位、提取将彩色车牌读入后，采用水平垂直双向投影法，将图像分别投影到X、Y坐标轴，然后分别沿X、Y轴扫描图像。当沿Y轴扫描时，一边扫描一边统计图像中蓝色像素点的个数，第一次扫描到蓝色像素点最多的行时停止扫描，并记录下蓝色像素点最多的行，然后以这行为基点，分别向上、向下扫描直到统计的像素点小于像素点阀值时，停止扫描，记录上下行的 Y轴坐标PY2，PY1，I=(PY1:PY2,: ,:)就为Y轴方向的车牌区域，代码如下： Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=48)&&((myI(i,j,2)<=100)&&(myI(i,j,2)>=40))&&((myI(i,j ,3)<=200)&&(myI(i,j,3)>=80))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; %统计蓝色像素点 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); % PY1=MaxY;% while ((Blue_y(PY1,1)>=Y_threshlow)&&(PY1>1)) %

车牌识别技术：工作原理及流程解析

车牌识别技术：工作原理及流程解析车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。车牌识别技术工作原理车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。车牌识别技术工作流程车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。一、车辆检测跟踪模块车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。二、车牌定位模块车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。三、车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。四、车牌切分模块

车牌识别程序

车牌识别地matlab程序

车牌自动识别操作系统使用说明

基于matlab的车牌号码识别程序代码

车牌识别的matlab程序

车牌识别停车场系统使用说明书_图文

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

车牌自动识别管理系统使用说明书

智能车牌识别停车场管理收费系统软件操作说明书

停车场出入口智能车牌识别相机使用说明

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

高清车牌识别系统安装与调试手册V2.1(详细版本)

基于matlab的车牌定位源程序及运行结果 (1)

车牌识别系统用户操作说明书

高清车牌识别一体机安装说明

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

车牌识别matlab程序[1]

MATLAB车牌识别过程

最新车牌识别系统MATLAB源代码完整解析

车牌识别技术：工作原理及流程解析