车牌识别自动开门装置毕业论文

㈠ 道闸系统中车牌自动识别系统的设计与仿真的毕业设计难吗

难。“车牌识别设备是计算机视频图像识别技腊兆物术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。本系统对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，系统应用场轮液合包括：高速公路，桥梁，隧道收费。道闸系统中车牌自动识别系统的设计与仿真设计复杂，工序难、准确率高猜颂。

㈡ 车牌识别系统的触发方式

车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。
视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。
1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别速度，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3)人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

㈢ 高清车牌识别管理系统如何设置所有车出场自动开闸

在停车场出口安如丛燃装车牌识别装置。根据查询资料显示要在停车场出口安装车郑团牌识别装置，设置放好摄像机，其次要记录好渣虚车辆的车牌号和进出时间，结合自动门道闸机的控制，最后等待车辆出去的时候进行收费即可。

㈣ 车牌自动识别能快速准确的识别车牌是什么原理

车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、截取、二值化、字符切分，最后车牌OCR识别、结果输出，一般还会有字符识别后处理等几个步骤，这几个步骤要协调处理才行，还要使用各种情况，比如，雨雪天气、反光、阴阳车牌、晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化，才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。
启智畅想车牌识别SDK特点：1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；

㈤ 毕业论文车牌识别的图像可以用网上找的吗

在毕业论文中使用的图像应该是经过授权、合法获取的，否则会涉及到版权问题数大伏。因此，如果要在毕业论薯携文中使用车牌识别的图像，最好的方式是自己拍摄或者使用自己参与的项目中的图像。如果实在没有合适的图像，可以考虑使用公开的数据集，比如国内的CCPD或者国际的LPR数据集。这些数据集已经经过了严格的筛选和处理，可以保证其合法性和可靠性。
另外，毕业论文中使用的图像需要尽可能地清晰、准确，以保证分析和研究的可靠性。如果使用网上找到的图像，可能会存在质量不佳、分辨率低、有水印等问题，这些都会对研究产生不利影响。因此，最好的方式还是亲自拍摄或者使用公开数据集中的图像，以保证研究的准确性和可靠性。仿陆

㈥ 什么是车牌识别技术车牌识别技术详解

汽车牌照自动识别技术

它是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。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。

自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是相辅相成的）

“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪庆岁嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。

“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用简昌，并且识别设备的摆放也是非常重要的。

软硬识别的对比：

1、分析识别模式

硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；

软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。

2、智能算法模型

硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。

软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。

3、可靠性及稳定性：

硬识别系统：专用识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。

软誉咐睁识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。

软硬识别优势互补：

在硬件识别不出来或者硬件识别错误的情况下，启用软识别，完美融合，融合后准确率达99.99%。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。

㈦ 车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状

中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。

从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不燃运错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。

（2）国外研究现状

国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化皮绝梁研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个宏返部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。

发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。

㈧ 汽车自动识别技术

1，项目的先进性：
数字信息技术和网络技术的快速发展后PC时代，嵌入式处理器的性能，高性能的处理器已经能够满足自我评价复杂的算法和其他复杂的应用，以及嵌入式应用将不可避免地进入各个领域。另一方面，随着经济快速发展的中国和北京奥运会，“智能交通将成为不争的一个热门话题。由于交通运输行业的特殊性，其设备的技术参数，使用告纯条件苛刻的要求，嵌入式恰好能够满足这一要求，应用广泛的嵌入式智能交通设备是一个必然的趋势。随着嵌入式汽车自动识别系统是智能交通管理系统的重要组成部分，是一个完美的组桐友如合，嵌入式技术和车辆识别技术，包括嵌入式车牌识别，嵌入式汽车标志识别和自动色彩识别三个主要特点，努力针对一次性锁车。
它具有以下优点：
1，高度的独立性：嵌入式技术的使用，只有通过通信接口和应用系统的独立性连接。
2，功能齐全：识别的车牌，车标和颜色的一次性有针对性的与现有系统功能强大。
3，可塑性：可结合前端的信号触发装置的上游端内置的无线网络和各种串行接口，以结合及下游产品系统功能和使用范围已大大扩展。
4，维修方便：</维修，保养只涉及到系统，而不会影响其他模块，和维护成本比同类产品要低得多。 5，轻便灵活：该设备是一个高度集成，紧凑和灵活的，易于使用。

2，可操作性和可实现的：
目前，车牌识别，车辆识别你等待技术的成熟和完善相关的信息更容易获得。现有的嵌入式技术已经比较成熟，因此，从技术难度来说很容易实现比其他尖端科学的主题。主题包括设备和材料也更容易获得，且成本适中。
3，创新：
现有的车牌识别设备通常使用计算机处理数据，有的甚至需要几台电脑的合作，占用了大量的空间和资源，即使偶尔完成的嵌入式系统，它的功能是有限的车牌识别或识别标志的汽车。系统局启的，创造性的嵌入式车牌识别，车标识别，以及自动色彩识别相结合，一次性的解决方案臃肿的设备系统集成困难，稳定性差，难以维护，功能的一个问题。
4，可能出现的问题：
目前，主要的问题是嵌入式集成和无线传输距离。理想的情况下，我们设想：现在大多使用计算机机处理数据，不灵活的设备的缺点，开发一种便携式的无线数据传输，可以自动识别系统。但是，由于我们的时??间，精力和金钱，“便携性”的程度的限制，是最大的问题，此外，速度和景深的图像识别问题，我们可能面临的问题。