基于模板匹配的车牌识别及matlab实现
matlab车牌识别课程设计
matlab车牌识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生将理解车牌识别技术的原理和实现流程，掌握使用MATLAB进行图像处理的基本方法。
2. 学生将学会运用MATLAB内置函数进行车牌定位、字符分割和识别，并了解相关算法。
3. 学生将掌握利用MATLAB进行车牌识别系统的设计与实现，提高解决实际问题的能力。
技能目标：1. 学生能够运用MATLAB软件进行图像的读取、显示、预处理等操作。
2. 学生能够独立完成车牌的定位、分割和识别，具备一定的编程实践能力。
3. 学生能够通过本课程的学习，将理论知识与实际应用相结合，提高解决复杂问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 学生将培养对图像处理技术的兴趣，激发探究精神，提高学习积极性。
2. 学生将形成严谨的科学态度，注重团队协作，善于沟通交流。
3. 学生将认识到车牌识别技术在现实生活中的应用价值，增强社会责任感和创新意识。
本课程针对高年级学生，结合图像处理、模式识别等学科知识，以MATLAB为工具，培养学生的编程实践能力和解决实际问题的能力。
课程目标具体、可衡量，旨在让学生在学习过程中充分了解车牌识别技术的原理和应用，为后续相关领域的学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 车牌识别技术原理概述：介绍车牌识别技术的发展背景、系统组成和基本流程，使学生了解整个技术的框架。
2. MATLAB图像处理基础：讲解MATLAB中图像的读取、显示、存储等基本操作，以及图像预处理方法，包括灰度化、二值化、滤波等。
3. 车牌定位：介绍常见的车牌定位算法，如边缘检测、形态学处理等，并运用MATLAB实现车牌定位。
4. 车牌字符分割：讲解车牌字符分割的常用方法，如投影分割、连通域分析等，以及MATLAB实现方法。
5. 车牌字符识别：介绍基于模板匹配、神经网络等算法的字符识别方法，并运用MATLAB实现车牌字符的识别。
6. 车牌识别系统设计与实现：结合前面所学内容，设计并实现一个简单的车牌识别系统，包括模块划分、算法选择和程序编写。
基于MATLAB的车牌识别系统的设计毕业设计
毕业设计基于MATLAB的车牌识别系统的设计摘要：汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。
车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。
本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。
本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
字符的分割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分割。
本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。
关键词：MATLAB、图像预处理、车牌定位、字符分割一、发展背景车辆的牌照是机动车的识别标志，在交通管理中有着重要的作用。
通过汽车车牌识别系统可以监控车辆的信息和行驶状况，可以最迅速的实现车辆控制以及交通状况的调控，所以对于现代智能交通至关重要。
该系统主要有两大模块：图像处理模块和字符识别模块。
本文主要对图像处理模块进行设计和研究。
图像处理模块的质量好坏更是衡量整个系统成功与否的关键。
MATLAB语言对于图像的处理非常方便，能够直接调用编好的函数，为整个系统提供了保障。
二、系统框架结构以及流程汽车车牌自动识别系统主要包括触发拍照、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等单元。
触发拍照：该单元会自动检测车辆在指定区域的存在，现有的成熟技术的有线圈触发、视频触发、红外触发、雷达触发以及激光触发。
其中线圈触发和视频触发得到了广泛的应用。
图像采集：该单元是指道路上安装的摄像头在检测到有车辆通过的同时进行拍照并借助网络传送到汽车自动识别系统。
图像预处理：该单元是指车牌识别系统对拍摄的汽车图片进行灰度化和边缘检测等处理。
基于模板匹配的车牌识别及matlab实现
科类理工类编号（学号）20082036本科生毕业论文（设计）基于模板匹配的车牌识别及matlab实现License plate recognition based on template matching and matlabimplementation伏绍鸫指导教师：朱玲职称讲师农业大学黑龙潭650201学院：基础与信息工程学院专业：电子信息工程年级：2008级论文（设计）提交日期：2012年5月答辩日期：2012年5月答辩委员会主任：林楠农业大学2012年05 月目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1 前言 (3)2 车牌识别系统分析 (4)2.1 车牌识别的目的 (5)2.2车牌识别现状分析 (5)2.3车牌识别的意义 (6)2.4 我国车牌分析 (7)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2 车牌图像处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 图像二值化 (10)3.2.3边缘检测 (10)3.2.4 图像闭运算 (12)3.2.5图像滤波处理 (13)3.4 车牌字符处理 (15)3.4.1 阈值化分割原理 (15)3.4.2 对车牌阈值化分割 (16)3.4.3 字符归一化处理 (17)3.5 字符识别 (17)3.5.1 字符识别简述 (17)3.5.2 字符识别的分类 (18)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19)4 实验分析 (19)4.1车牌定位过程及分析 (19)4.2 车牌字符识别 (23)4.3 车牌识别结果及分析 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致 (29)附录 (29)基于模板匹配的车牌识别及matlab实现伏绍鸫（农业大学基础与信息工程学院，650201）摘要随着我国经济、交通的的快速发展，车牌定位系统以及车牌字符自动识别技术也逐渐受到人们的重视。
车牌识别是对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀以及平滑处理，最后在取得的大对象中移除小对象，由此提出了一种基于车牌纹理特征的车牌定位算法，最终实现对车牌的定位。
基于matlab车牌识别系统设计与实现毕业设计(论文)
本科生毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System总计：30页表格：1个插图：19幅南阳理工学院本科毕业设计（论文）车牌识别系统设计与实现Design and Implementation of License Plate Recognition System学院：电子与电气工程学院专业：电气工程及其自动化学生姓名：学号：指导教师（职称）：评阅教师：完成日期：南阳理工学院Nanyang Institute of Technology毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。
作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。
有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。
学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。
保密的论文（设计）在解密后适用本规定。
作者签名：指导教师签名：日期：日期：注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
基于Matlab的车牌识别(完整版)
基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。
一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌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。
车牌自动识别是一项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。
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。
某些车牌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。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
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。
车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
二、设计步骤总体步骤为：基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。
车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
(1）车牌定位: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车牌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，找到符合汽车车牌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车牌区域，并将其从图象中分割出来。
基于matlab的车牌识别算法
基于Matlab的车牌识别算法摘要车牌系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。
车牌识别系统是以特定目标为对象的专用计算机系统，该系统主要包括三个内容:车牌定位、字符分割和字符识别。
其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽车图像中确定车牌的位置,从而便于后续的字符分割和字符识别工作。
目前常用的方法有：基于模板匹配的方法、基于特征的方法和神经网络法等。
本设计采用基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法对车牌进行定位识别，此算法只对蓝底白字车牌进行分割识别，对黑底白字车牌原则上整个算法可直接适用，。
此算法分割出的图像像素值和模板图像达到了一致，由此便避免了切割出的图像像素值不一致所带来的问题。
但对白底黑字车牌、黄底黑字车牌，需要对车牌定位算法进行调整，并将图像反转（0变1、1变0）。
关键词：车牌识别系统；字符分割；车牌定位LICENSE PLATE RECOGNITION ALGORITHM BASEDON MATLABＡＢＳＴＲＡＣＴLicense plate system is a computer vision and pattern recognition technology in one of the important application research topic in the field of intelligent transportation. License plate recognition system based on specific goals of a special computer system, the system mainly includes three contents: license plate locating, character segmentation and character recognition. One of the purpose of license plate location is taken from the auto locate the license plate in the image, so as to facilitate the subsequent work character segmentation and character recognition. Now commonly used methods are: based on template matching method, based on the characteristics of the method and neural network, etc.This design USES based on template matching algorithm and based on artificial neural network algorithm to locate license plate recognition, the algorithm is only for blue white license plate segmentation recognition, the algorithm can be directly applicable in principle to the black white plate,. This algorithm to segment the image pixel values and template image, thus to avoid the cut out in the process of image pixel values are not consistent. But black on white background and black text plate, yellow bottom plate, adjustments need to license plate localization algorithm, and the image inversion of (0, 1, 1, 0).Key words: license plate recognition system; Character segmentation; License plate location目录1 前言 (4)1.1车牌号识别研究背景 (4)1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势 (5)1.2.1国内外车牌识别技术情况及我国车牌特点 (5)1.2.2车牌识别技术的应用前景 (6)1.3 车牌识别研究内容 (7)2 车牌识别系统设计原理概述 (9)3 车牌识别系统程序设计 (11)3.１图像读取及车牌区域提取 (11)3.１.1图像灰度图转化 (11)3.１.2图像的边缘检测 (13)3.１.3灰度图腐蚀 (14)3.１.4图像平滑处理 (15)3.１.5移除小对象 (16)3.１.6车牌区域的边界值计算 (17)3.２字符切割 (18)3.２.1字符切割前的图像去噪处理 (18)3.２.2字符切割前的图像膨胀和腐蚀处理 (19)3.２.3字符切割 (19)3.３字符识别 (22)3.３.1字符识别方法选择 (22)3.３.2字符归一化 (22)3.３.3字符匹配识别 (23)4 仿真结果及分析 (26)4.1 车牌定位及图像读取及其图像处理 (26)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致谢............................................... 错误！未定义书签。
数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码
基于matlab的车牌识别系统一、目的与要求目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。
同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。
要求：1.理解各种图像处理方法确切意义。
2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。
3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。
如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。
4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。
二、设计的内容学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。
车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、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，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。
车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：三、总体方案设计车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。
为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。
但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。
毕业设计论文-基于matlab的车牌识别系统的设计(附程序+详解注释)
毕业设计(论文)说明书
作 者：
学 号：
学院(系)：
信息工程学院
专 业：
通信技术
题 目： 基于 matlab 的车牌识别系统的设计
主 题：
指导教师：
职称 讲师
2012 年 12 月
焦作大学毕业设计说明书
II
摘要
汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。车牌识别 系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。 车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识 别等五大核心部分。本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的 实现方法。本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用 Roberts 算子进行边缘检 测的步骤。车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车 牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。字符的分割采用的方法是以二值 化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分 割。本文即是针对其核心部分进行阐述并使用 MATLAB 软件环境中进行字符分割 的仿真实验。
5．实验结果和分析.............................................................................................................22 6．实验总结.........................................................................................................................24 致谢.......................................................................................................................................25 参考文献...............................................................................................................................26 程序附录...............................................................................................................................27
车牌识别的matlab程序--(详细注释-并有使用注意点)
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bg3=imopen(bg1,strel('rectangle',[5,19]))；%取矩形框的开运算figure,imshow(bg3)；title('图像开运算[5,19]')；%输出开运算的图像bg2=imopen(bg3,strel('rectangle',[19,1]))；%取矩形框的开运算figure,imshow(bg2)；title('图像开运算[19,1]')；%输出开运算的图像%Step5 对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。
基于MATLAB的车牌识别系统研究
基于MATLAB的车牌识别系统探究摘要：随着交通的快速进步和车辆数量的增加，车牌识别系统在车辆管理和交通安全方面扮演着重要角色。
本文基于MATLAB平台，探究和设计了一种车牌识别系统，包括车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等关键技术。
试验结果表明，该系统可以有效地检测和识别车牌图像，并具有较高的识别准确率。
1. 引言车牌作为车辆唯一的标识符，在交通管理和公共安全中具有重要意义。
传统的车牌识别方式主要依靠人工进行，效率低下且容易出错。
近年来，随着计算机视觉和模式识别等技术的进步，基于计算机的车牌识别系统得到广泛应用。
本文旨在探究和设计一种基于MATLAB的车牌识别系统，以提高车辆管理和交通安全的效率和准确性。
2. 方法2.1 车牌图像的得到车牌图像的得到是车牌识别系统的第一步，可以通过摄像头或已有的车牌图像数据库进行得到。
本文使用摄像头采集车辆图像，并对图像进行预处理。
2.2 图像预处理图像预处理是车牌识别的基础，目标是消除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。
本文接受灰度化、二值化、去噪等方法对图像进行预处理。
2.3 特征提取特征提取是车牌识别系统的核心技术之一，依据车牌图像的特点提取有效的特征信息。
本文接受图像分割、轮廓提取和统计特征等方法进行特征提取。
2.4 车牌识别车牌识别是车牌识别系统的最终目标，通过对特征进行分类和匹配来实现对车牌的识别。
本文接受模式识别算法和机器进修方法进行车牌识别，并通过试验验证其准确性和可靠性。
3. 试验与结果本文基于MATLAB平台进行试验，接受了大量的车牌图像进行测试和验证。
试验结果表明，所设计的车牌识别系统在车牌图像的得到、预处理、特征提取和识别等方面具有较高的准确性和效率。
识别率达到了90%，满足了车辆管理和交通安全的需求。
4. 谈论与分析通过对试验结果的分析和对比，可以发现该系统在车牌识别的准确性和效率方面相对较好。
然而，该系统还存在一些问题和不足之处，如对光照和遮挡的敏感性，对多种车牌样式的识别能力等。
车牌识别matlab课程设计
车牌识别matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解车牌识别技术的基本原理，掌握相关图像处理方法；2. 学会使用MATLAB软件进行车牌检测、字符分割和识别的基本操作；3. 了解我国车牌号码的编码规则及特点。
技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行车牌图像的预处理，包括图像滤波、二值化等；2. 掌握基于形态学运算的车牌定位方法，并能够独立完成车牌检测任务；3. 学会使用模板匹配或深度学习等方法进行车牌字符识别，并实现简单的车牌识别系统。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理和模式识别领域的兴趣，激发其探索精神；2. 增强学生的团队合作意识，提高沟通协作能力；3. 培养学生严谨的科学态度和良好的学术道德。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，旨在帮助学生掌握车牌识别技术的基本原理和方法，提高实际操作能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成车牌识别系统的设计和实现，培养其解决实际问题的能力，同时注重培养学生的情感态度和价值观，使其成为具有创新精神和实践能力的高素质人才。
二、教学内容1. 图像预处理：介绍图像滤波、灰度化、二值化等基本图像处理技术，分析其在车牌识别中的作用；教材章节：第三章 图像预处理内容列举：3.1-3.4节2. 车牌定位：讲解基于形态学的车牌定位方法，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等；教材章节：第四章 车牌定位内容列举：4.1-4.4节3. 车牌字符分割：介绍投影法、连通域分析等字符分割方法，分析各种方法的优缺点；教材章节：第五章 车牌字符分割内容列举：5.1-5.3节4. 车牌字符识别：讲解模板匹配、深度学习等字符识别方法，并进行实际操作演示；教材章节：第六章 车牌字符识别内容列举：6.1-6.4节5. 车牌识别系统设计：结合前面的教学内容，指导学生完成一个简单的车牌识别系统设计；教材章节：第七章 车牌识别系统设计内容列举：7.1-7.3节本章节教学内容根据课程目标进行科学性和系统性地组织，涵盖车牌识别技术的主要环节。
基于MATLAB的汽车牌照自动识别系统设计
1引言随着我国交通迅速发展，人工管理方式已经逐渐不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。
汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。
通过对车辆牌照的正确认识，不仅可以实现交通流量的统计和查询，道路负荷的测定和管理，而且可以对肇事车辆、走私车辆、丢失车辆进行辨识和追查。
传统的方法是在设定的路口派专人进行观察和笔录，因此工作强度大、统计繁杂、效率低、准确性差。
因而对车辆牌照自动识别技术的研究和应用系统开始具有重要的意义。
汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。
MATLAB是一种强大的数值计算功能的编程工具，在图像处理、信号处理、神经网络中都有着广泛的应用。
其数据类型最大的特点是每一种类型都以数组为基础，从数组中派生出来。
其所提供的强大的矩阵运算功能。
如特征值和特征向量的计算、矩阵求逆灯都可以直接通过MATLAB提供的函数求出。
MATLAB还提供了小波分析、图像处理、信号处理、虚拟现实、神经网络等的工具包。
其中，图像处理工具包提供了许多可用于图像处理的相关函数。
按功能可以分为图像显示；图像文件输入与输出；几何操作；像素值和统计；图像分析与增强；图像铝箔；线性二维滤波器设计；图像变换；领域和块操作；二值图像操作；颜色映射和颜色空间转换；图像类型和类型转换；工具包参数获取和设置等。
基于此，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照，有很大的优势。
在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。
2车牌定位2.1预处理及边缘提取图2 预处理及边缘提取流程图2.1.1图象的采集与转换考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色 B 通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。
基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术研究
基于MATLAB的车牌自动识别技术研究1、本文概述随着技术的快速发展和智能时代的到来，自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和应用逐渐成为全球热点。
在这些领域，汽车牌照的自动识别技术起着至关重要的作用。
汽车牌照自动识别技术作为车辆的唯一标识，不仅可以提高交通管理效率，还可以为车辆跟踪、违章记录等提供有力支持。
本文旨在通过对相关算法和技术的深入探索，研究基于MATLAB的汽车牌照自动识别技术，为实际应用提供理论支持和技术指导。
本文首先阐述了车牌自动识别技术的研究背景和意义，指出其在智能交通系统中的重要地位。
随后，文章回顾了国内外该领域的研究现状和发展趋势，分析了现有技术的优缺点，为后续研究提供了理论支持。
在此基础上，重点介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术的实现过程，包括预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等关键环节。
通过对这些方面的详细阐述，展示了MATLAB在车牌识别技术中的强大功能和优势。
本文还对所提出的算法和技术进行了实验验证和性能分析，并通过对比实验和实际应用案例验证了所提出算法的有效性和实用性。
展望了车牌自动识别技术的未来发展方向，为相关领域的研究人员提供了有益的参考和启示。
通过本文的研究，我们希望能为车牌自动识别技术的发展和推广做出贡献，推动智能交通系统的进一步发展，为人们的出行和生活带来更方便、更安全的体验。
2、车牌自动识别技术综述车牌自动识别（ALPR）是一项利用图像处理、模式识别、人工智能等技术自动捕获、识别和提取车牌的关键技术。
随着智能交通系统的发展，车牌自动识别技术已广泛应用于交通管理、车辆跟踪、违章记录、停车场管理等领域。
车牌自动识别技术主要包括四个步骤：图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。
图像预处理用于提高图像质量，减少噪声干扰，并为后续步骤提供清晰稳定的图像。
车牌定位是使用算法在预处理的图像中定位车牌的位置，为后续的字符分割提供准确的车牌区域的过程。
字符分割是将车牌中的字符逐一分割，为字符识别中的单个字符提供输入的过程。
实验报告用MATLAB实现车牌识别系统
图像处置大作业实验报告--用MATLAB实现车牌识别系统作者东南大学电子系李浩翔 06006435指导教师张雄实验日期 2020-1-10索引：1.2.3.4.5.6.1.2.1.2.实验目的利用MATLAB对包括车牌的图片进行处置，利用算法识别出车牌所在的区域，并识别其数字及字母，最后在屏幕上输出所识别出的车牌号。
实验原理1.将拍照下的彩色图像转换为灰度图，以后用中值滤波对灰度图像进行预处置，从而减少干扰信息。
2.利用sobel算子识别出图像的边缘，并转化为二值化图像。
并对二值化以后的图像进行卷积，增强边缘的轮廓。
3.用膨胀-再侵蚀的方式别离作用于图像的横轴与纵轴，将小块的联通区域连接起来，使车牌的形状加倍清楚，为下一步的识别做好预备。
4.利用车牌长宽比的特性对各个联通区域进行判定，识别出车牌所在区域，并截取。
5.对截掏出的车牌区域进行进一步的处置，分割出各个字符。
6.对分割出的字符进行特点判定，从而识别出具体的车牌号。
实验步骤1.预处置A. 将拍照下的彩色图像转换为灰度图，便于进行接下来的算法处置。
图1 拍摄下的图片图2 转换的灰度图B.对灰度图进行中值滤波，减少干扰点对二值化运算结果的阻碍。
im_gray=medfilt2(im_gray,[3 3]);图3 进行中值滤波后的灰度图C.将中值滤波后的灰度图用设定门限灰度的方式(取门限值为转化为二值化图像，在后继的车牌区域截取运算中作为源图像利用。
Image = im2bw(im_gray, ;图4 使用设定灰度门限的方法获得的二值化图像2.边缘识别A.利用sobel算子识别出图3中的边缘区域，并将其转换为二值化图像。
在转换后的二值化图像中，边缘区域被作为白点标出，而非边缘区域被黑色区域覆盖。
BW = edge(im_gray,'sobel');图5 识别出的边缘区域B.利用卷积的方式，对图5的边缘区域进行增强，为下一步的运算做好预备。
车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)
clcclearclose allI=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];endendendmini=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 temp<minimini=temp;a=i;endif temp>maximaxi=temp;b=i;endendfirst_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;y2=last_point(2)-4;I_plate=I(x1:x2,y1:y2);I_plate=OTSU(I_plate); %以OTSU算法对分割出的车牌进行自适应二值化处理I_plate=bwareaopen(I_plate,50);figure,imshow(I_plate),title('车牌提取') %画出最终车牌%========================= 字符分割============================X=[]; %用来存放水平分割线的横坐标flag=0;for j=1:size(I_plate,2)sum_y=sum(I_plate(:,j));if logical(sum_y)~=flag %列和有变化时，记录下此列X=[X j];flag=logical(sum_y);endendfigurefor n=1:7char=I_plate(:,X(2*n-1):X(2*n)-1); %进行粗分割for i=1:size(char,1) %这两个for循环对分割字符的上下进行裁剪if sum(char(i,:))~=0top=i;breakendendfor i=1:size(char,1)if sum(char(size(char,1)-i,:))~=0bottom=size(char,1)-i;breakendendchar=char(top:bottom,:);subplot(2,4,n);imshow(char);char=imresize(char,[32,16],'nearest'); %归一化为32*16的大小，以便模板匹配eval(strcat('Char_',num2str(n),'=char;')); %将分割的字符放入Char_i中end%========================== 字符识别============================= char=[];store1=strcat('京','津','沪','渝','冀','晋','辽','吉','黑','苏','浙'... %汉字识别,'皖','闽','赣','鲁','豫','鄂','湘','粤','琼','川','贵','云','陕'...,'甘','青','藏','桂','皖','新','宁','港','鲁','蒙');for j=1:34Im=Char_1;Template=imread(strcat('chinese\',num2str(j),'.bmp')); %chinese文件附在最后Template=im2bw(Template);Differ=Im-Template;Compare(j)=sum(sum(abs(Differ)));endindex=find(Compare==(min(Compare)));char=[char store1(index)];store2=strcat('A','B','C','D','E','F','G','H','J','K','L','M','M','N','P','Q','R'...,'S','T','U','V','W','X','Y','Z','0','1','2','3','4','5','6','7','8','9');for i=2:7 %字母数字识别for j=1:35Im=eval(strcat('Char_',num2str(i)));Template=imread(strcat('cha&num\',num2str(j),'.bmp')); %cha&num文件附在最后Template=im2bw(Template);Differ=Im-Template;Compare(j)=sum(sum(abs(Differ)));endindex=find(Compare==(min(Compare)));char=[char store2(index)];endfigure,imshow(I),title(strcat('车牌为:',char))信研-11 XX 2011301XXXXXX模式识别作业—车牌识别1、作业要求：要求：任给一幅符合假定的图片，自动识别出车牌号。
Matlab在智能车牌识别中的应用
Matlab在智能车牌识别中的应用近年来，随着人工智能的不断进步和应用领域的扩展，智能车牌识别系统逐渐成为交通管理和安全监控领域的重要组成部分。
而在智能车牌识别系统的研究和开发过程中，Matlab作为一种功能强大的计算机编程语言和开发环境，在图像处理和模式识别方面的应用日益受到重视。
本文将探讨Matlab在智能车牌识别中的应用，并讨论其优势和潜力。
首先，在智能车牌识别系统中，图像处理是十分关键的一步。
Matlab作为一个专门用于科学和工程计算的开发环境，提供了丰富的图像处理函数和工具包，使得手动处理车牌图像变得更加简单和高效。
通过调用Matlab中的函数，可以对车牌图像进行预处理，包括图像灰度化、二值化、图像增强、噪声去除等操作，从而提高车牌识别的准确性和鲁棒性。
其次，在车牌识别过程中，模式识别是至关重要的一环。
Matlab提供了大量的模式识别工具包和算法，如支持向量机（Support Vector Machine）和人工神经网络（Artificial Neural Network）等，这些算法可以用于车牌的字符分割和字符识别。
通过学习和训练，利用Matlab实现的模式识别算法可以有效地识别车牌中的字符信息，进而实现对车牌的自动识别和辨识。
此外，Matlab还具有强大的可视化和数据分析功能，这对于智能车牌识别系统的研究和开发非常有帮助。
通过Matlab的图像显示和处理函数，可以直观地展示车牌识别结果并进行可视化分析，以便进一步改进算法和提高系统性能。
同时，Matlab还支持对识别结果进行统计和数据分析，在交通管理和安全监控方面具有巨大的潜力。
需要指出的是，尽管Matlab在智能车牌识别中的应用具有很多优势，但也面临一些挑战和限制。
首先，车牌识别系统需要处理大量的图像数据，这对于计算资源和计算效率提出了一定的要求。
其次，车牌图像的质量和光照条件可能会对识别结果产生影响，需要对算法进行优化和鲁棒性测试。
车牌识别matlab课程设计
车牌识别matlab课程设计一、教学目标本课程旨在通过车牌识别Matlab课程设计，让学生掌握车牌识别的基本原理和方法，学会使用Matlab软件进行车牌识别的实现和优化。
具体的教学目标如下：1.了解车牌识别的基本原理和主要方法。
2.掌握Matlab软件的基本操作和编程技巧。
3.理解并能够运用车牌识别Matlab程序进行实际问题的分析和解决。
4.能够运用Matlab软件进行车牌识别的程序设计和实现。
5.能够对车牌识别程序进行调试和优化，提高识别准确率和效率。
6.能够运用车牌识别技术解决实际问题，如交通监控、停车场管理等。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和实践能力，提高他们对计算机视觉技术的兴趣和热情。
2.培养学生的团队合作意识和沟通能力，提高他们在团队项目中的协作能力。
3.培养学生的社会责任感和职业道德，使他们能够将所学的技术应用于解决实际问题，为社会发展做出贡献。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.车牌识别的基本原理和主要方法，包括车牌定位、车牌分割、车牌字符识别等。
2.Matlab软件的基本操作和编程技巧，包括Matlab的语法规则、函数使用、绘图功能等。
3.车牌识别Matlab程序的设计和实现，包括图像处理、特征提取、分类算法等。
4.车牌识别程序的调试和优化，包括错误分析、性能评估、算法改进等。
5.车牌识别技术的应用案例，如交通监控、停车场管理、智能交通系统等。
为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学，包括：1.讲授法：通过教师的讲解，让学生了解车牌识别的基本原理和方法，掌握Matlab软件的基本操作和编程技巧。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生学会运用车牌识别技术解决实际问题，提高他们的应用能力和创新能力。
3.实验法：通过实验操作，让学生亲手实践车牌识别程序的设计和实现，培养他们的实践能力和团队合作意识。
4.讨论法：通过分组讨论和课堂讨论，让学生互相交流学习心得和经验，提高他们的沟通能力和合作能力。
基于MATLAB平台下的车牌识别系统设计
3、实验改进
3、实验改进
根据实验结果，我们发现车牌定位和字符分割模块是影响系统性能的关键因 素。因此，我们计划从以下两个方面进行改进：
3、实验改进
1、针对车牌定位模块，尝试引入更多的特征提取方法，以便更准确地定位车 牌区域；
2、针对字符分割模块，研究更为稳健的连通域分析方法，减少误分割和漏分 割。
三、实验结果与分析
1、实验设置
1、实验设置
为了评估车牌识别系统的性能，我们构建了一个包含200张车牌图像的数据集， 其中包含了不同的光照条件、车牌位置和尺寸。评估指标主要包括准确率、召回 率和运行时间。
2、实验结果分析
2、实验结果分析
经过大量实验，我们得到了以下结果： 1、车牌定位模块的准确率为95%，召回率为90%；
1、需求分析
3、适应性：系统应能适应不同的环境条件，包括不同的光照条件、车牌位置 和车牌尺寸等；
1、需求分析
4、可靠性：系统应具备一定的可靠性，能够稳定运行，保证识别结果的准确 性。
2、总体设计
2、总体设计
在总体设计阶段，我们将车牌识别系统分解为以下几个模块： 1、车牌定位模块：该模块主要负责寻找并定位车牌区域，排除其他干扰因素；
基于MATLAB平台下的车牌识别 系统设计
01 一、引言
目录
02
二、车牌识别系统设 计
03 三、实验结果与分析
04 四、结论与展望
05 参考内容
一、引言
一、引言
随着社会的快速发展和科技的不断进步，智能化交通管理成为了研究的热点。 车牌识别系统作为智能化交通管理的重要组成部分，能够自动识别车辆身份，提 高交通监管能力和服务质量。本次演示将基于MATLAB平台，设计一套车牌识别系 统，旨在提高车牌识别的准确性和效率，为智能交通管理提供有力支持。
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科类理工类编号（学号）20082036本科生毕业论文（设计）基于模板匹配的车牌识别及matlab实现License plate recognition based on template matching and matlabimplementation伏绍鸫指导教师：朱玲职称讲师农业大学黑龙潭650201学院：基础与信息工程学院专业：电子信息工程年级：2008级论文（设计）提交日期：2012年5月答辩日期：2012年5月答辩委员会主任：林楠农业大学2012年05 月目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1 前言 (3)2 车牌识别系统分析 (4)2.1 车牌识别的目的 (5)2.2车牌识别现状分析 (5)2.3车牌识别的意义 (6)2.4 我国车牌分析 (7)3 车牌识别系统的原理及方法 (8)3.1车牌识别系统简述 (8)3.2 车牌图像处理 (9)3.2.1 图像灰度化 (9)3.2.2 图像二值化 (10)3.2.3边缘检测 (10)3.2.4 图像闭运算 (12)3.2.5图像滤波处理 (13)3.4 车牌字符处理 (15)3.4.1 阈值化分割原理 (15)3.4.2 对车牌阈值化分割 (16)3.4.3 字符归一化处理 (17)3.5 字符识别 (17)3.5.1 字符识别简述 (17)3.5.2 字符识别的分类 (18)3.5.3 基于模板匹配的字符识别 (19)4 实验分析 (19)4.1车牌定位过程及分析 (19)4.2 车牌字符识别 (23)4.3 车牌识别结果及分析 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致 (29)附录 (29)基于模板匹配的车牌识别及matlab实现伏绍鸫（农业大学基础与信息工程学院，650201）摘要随着我国经济、交通的的快速发展，车牌定位系统以及车牌字符自动识别技术也逐渐受到人们的重视。
车牌识别是对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀以及平滑处理，最后在取得的大对象中移除小对象，由此提出了一种基于车牌纹理特征的车牌定位算法，最终实现对车牌的定位。
车牌字符分割是为了以便后续对车牌模板进行匹配从而对车牌进行识别，考虑到我国车牌的结构构成所采用的字符并不是很多，由此本文采用了模板匹配的方法，对输出的图像和模板库里的模板进行匹配，通过处理后得到的图片与模板字符相减，得到的0越多那么就越匹配，然后对其个数进行累计并找出数值最大的，即为识别出来的结果。
经实验分析验证，本文所提出的整体方案有效可行，基于模板匹配的车牌识别技术在其识别正确率、速度方面具有独特的优势，前景广阔。
关键词：字符识别；模式识别；车牌定位；模板匹配；边缘检测License plate recognition based on template matching and matlabimplementationFu Shaodong(Yunnan Agricultural University information engineering, Kunming, 650201)ABSTRACTWith the rapid development of China's economic and transportation, license plate positioning and automatic license plate character recognition system has been paid more attention gradually. The license plate recognition is a technology that uses the collection plate image to grayscale converting, edge detecting. Corrosion and smoothed, finally remove the small objects from the image, then put forward a algorithm of license plate recognition based on texture features. Finally, positioning the plate. License platecharacter segment is in order to facilitate the follow-up license plate template matching and license plate recognition. Considering the characters of our country’s license plate are not so many, Thus this thesis used the methods of template to matching the outputting image, the outputting image was subtracted from the template characters, the more 0 we get the more matches, then add up its numbers and find the largest, so it’s the identified .result.Through the experlimental analysis and testing, the project this thesis put forward is effective and feasible, the license plate recognition technology based on template matching has the advantages on accuracy and rapidity, it has the vast potential for future development.Key words:character recognition; pattern recognition; license plate location; template matching; edge detection基于模板匹配的车牌识别及matlab实现1 前言近年来随着社会经济的高速发展、汽车数量急剧增加，对交通管理的要求也日益提高，而相应的人工管理方式以不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极提高了交通管理的效率。
运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。
汽车牌照是车辆的唯一“身份”标识，通过智能的车牌定位及识别技术将对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术。
车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。
它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌，从而完成识别过程。
车牌定位与字符识别技术是基于计算机图像处理、模式识别等技术为基础，通过对原图像的处理，以及边缘检测技术实现对车牌的定位，然后对车牌图像处理、归一化处理、分割以及保存，最后进行分割图像与模板库的模板进行匹配，最后输出匹配结果。
车牌的智能定位以及识别是一个完整的系统，考虑到其应用的普遍性以及广泛性，就要求我们在设计过程中考虑到以下几方面：（1）准确性:尽可能的避开其他外界造成的干扰，准确的识别车牌信息。
（2）实时性:考虑到车载行驶的过程中速度不一，对触发超速摄像的抓拍应当及时的对其进行识别并且储存，才能有效的提高工作效率。
（3）优化性：采用竟可能低的硬件要求，对其快速的做出的计算与识别。
本文采用的是选取不同的边缘算子检测，通过实验分析不同算子的效果，最终选取了canny算子进行车牌的边缘检测，更好的对其进行检测与识别，然后通过二值化等处理进行分割，最终与模板库模板进行对比，达到车牌识别的目的。
2 车牌识别系统分析2.1 车牌识别的目的车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛，车牌识别技术通过对信息量较大的对象采集，然后经过一系列的处理提取了相对较小的信息量且有价值的一部分信息，仅仅提取识别车“身份”的车牌信息。
对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
2.2车牌识别现状分析模式识别[1]是一门以应用为基础的学科，目的是将对象进行分类，这些对象与应用领域有关，他们可以是图像，信号波形或者是任何可测量且需要分类的对像，在机器视觉中，模式识别是非常重要的，机器视觉系统通过照相机捕捉图像，然后通过分析生成图像的描述信息。
车牌识别技术是计算机模式识别技术在智能交通领域的典型应用，是一个以特写目标为对象的专用计算机视觉系统[2]。
简单地说，它使计算机能像人一样认识汽车牌照(包括车牌的汉字、字母、数字)。
车辆牌照识别技术推出以来，人们就对其进行了广泛的研究。
从20世纪90年代初，国外就已经开始了对汽车牌照自动识别[3]的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。
国外己有不少相关的文章发表，有的己经非常成熟，投入实际使用。
我国车牌自动识别的研究起步较晚，大约发生在八十年代末。
1988年戴营等利用常见的图像处理技术方法提出汉字识别的分类是在提取汉字特征的基础上进行的。
根据汉字的投影直方图（ProjectionHIStogram），选取浮动阂值，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，实现细分类，完成汉字省名的自动识别。
目前我国市场上有二十几家企业从事车牌识别产品的开发和生产，其中比较成熟的有的ASiavisionTeChnologyLtd公司（亚洲视觉科技）、汉王、聚德、川大智胜、高德威、清华紫光、友通、科安信、利普视觉中智交通电子系统等企业。
2.3车牌识别的意义结合我国的国情，由于我国地域广阔，车辆道路复杂，安装相应的检测设备或者人员配备投资巨大，且造成人力物力的浪费，因此我们急需对现有的检测设备优化，而车牌识别技术恰好能满足这一需求，通过车牌识别我们可以解决被纳入“黑”的通缉车辆，可以统计一定时间围进出各省的车辆，还能有效的对该车辆进行定位，对公安机关等相关部门有着很重要的作用，具体归结应用方式如下：（1）监测报警对于纳入“黑”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，我们只需要把其牌照的信息输入系统，那么该车辆在通过装有全国联网系统的路口或者收费站等卡口时，信息采集设备将会对其进行采集并且与数据库对比，实现其定位。