基于单片机的车牌识别系统设计与实现

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基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现

基于深度学习的汽车车牌识别系统的设计与实现摘要：随着智能交通系统的快速发展，汽车车牌识别技术在交通管理、停车场管理等领域发挥着重要作用。

本文设计并实现了一种基于深度学习的汽车车牌识别系统，该系统能够准确、快速地识别汽车车牌号码，提高交通管理的效率和智能化水平。

本文详细介绍了系统的总体设计、关键技术、功能模块以及系统测试等方面的内容。

关键词：深度学习；汽车车牌识别；智能交通系统一、引言汽车车牌识别是智能交通系统中的一个重要组成部分，它可以实现对车辆的自动识别和管理，提高交通管理的效率和准确性。

传统的车牌识别方法主要基于图像处理和模式识别技术，存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为研究热点。

深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，可以有效地提高车牌识别的准确率和鲁棒性。

二、系统总体设计（一）设计目标本系统的设计目标是实现一个高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，能够在不同的光照、角度和天气条件下准确识别汽车车牌号码。

具体目标包括：1.识别准确率高：系统的识别准确率应达到 95% 以上。

2.识别速度快：系统的识别速度应在 1 秒以内。

3.鲁棒性强：系统应能够在不同的光照、角度和天气条件下稳定工作。

4.易于部署和维护：系统应具有良好的可扩展性和可维护性，便于部署和维护。

（二）系统架构本系统采用客户端 / 服务器架构，主要由车牌图像采集模块、车牌识别模块和数据库管理模块组成。

车牌图像采集模块负责采集汽车车牌图像，并将图像传输到车牌识别模块进行识别。

车牌识别模块采用深度学习算法对车牌图像进行识别，识别结果存储到数据库管理模块中。

数据库管理模块负责管理车牌识别结果，并提供查询和统计功能。

（三）工作流程1.车牌图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备采集汽车车牌图像。

2.图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，以提高图像质量。

基于智能识别技术的车牌识别系统研究与设计

基于智能识别技术的车牌识别系统研究与设计智能识别技术在现代社会中的应用越来越广泛，其中之一就是车牌识别系统。

车牌识别系统是利用计算机视觉和图像处理等技术，对车辆的车牌信息进行自动识别和处理的系统。

这种系统具有识别快速、准确性高、适应环境广泛等特点，已经广泛应用于交通管理、安防监控、停车场管理等领域。

一、智能车牌识别系统的原理与流程智能车牌识别系统的原理主要基于计算机视觉和图像处理技术。

其流程分为图像获取、预处理、特征提取和车牌识别四个步骤。

1. 图像获取：智能车牌识别系统首先需要获取车辆的图像信息。

常用的图像获取方式有摄像头、监控摄像头、高速公路监控摄像机等。

通过这些设备，系统能够对车辆进行实时监控，并捕捉到车辆的图像。

2. 预处理：获取到的车辆图像需要进行预处理，以便提高车牌的识别准确度。

预处理主要包括图像增强、噪声去除和图像分割等步骤。

图像增强：通过增强车牌图像的对比度、亮度等参数，使得车牌的信息更加清晰明确，有助于后续的处理。

常用的增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸等。

噪声去除：由于环境原因或者图像采集设备的限制，车牌图像中常常存在不同程度的噪声。

通过滤波等方法，可以去除图像中的噪声，提高车牌的清晰度和可视性。

图像分割：车牌识别系统需要将图像中的车牌部分从其他背景中分离出来。

通过图像分割算法，可以将车牌与背景进行区分。

常见的分割方法有基于颜色、形状和纹理等特征的分割。

3. 特征提取：在图像预处理后，接下来需要提取车牌图像中的特征。

特征提取是车牌识别系统中最重要的一步，直接影响着后续的识别准确度。

特征提取方法主要有基于外形、颜色和纹理等特征进行识别。

其中，基于外形的方法常用的是轮廓提取和边缘检测算法，通过提取车牌的外形特征进行识别。

基于颜色的方法则是利用车牌的颜色信息进行识别，常用的有颜色直方图和颜色分布等。

基于纹理的方法则是通过车牌中的纹理信息进行识别，可以利用纹理变化和统计特性等。

4. 车牌识别：在特征提取后，通过分类器或者模板匹配等方法对车牌进行识别。

基于51单片机的高速公路测速系统和车牌识别分析

基于51单片机的高速公路测速系统和车牌识别分析添加时间: 2010-3-20 11:19:19 文章来源: 文章作者: 点击数:17688摘要鉴于高速公路限速牌不能很好地对司机起到警示作用的作用，本文设计了一套基于MCS-51单片机，包含光电探测装置和显示装置的电子屏幕。

它不仅能方便设置并显示该路段的限制速度，以完成普通电子限速牌的限速提示功能，同时能将测得的车速实时显示，并自动判断是否超速。

另外它低廉的造价和经计算证明较高的精度大大提高了它的可用性。

车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图像和字符识别术的智能化交通管理系统，是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。

本文对系统中区域提取、图像预处理、字符分割和字符识别等环节涉及的算法、设计做了一个比较详细的论述。

本文在图像预处理中重点介绍一种在图像获取阶段有目的定位关注的物体，讨论了灰度图像二值化的多种算法，利用它在原始图像形成的标识区域特性,在约束条件下，按照识别牌几何特征提出了一种特殊的二值化处理方法。

实验证明该图像识别系统具有较高的可靠性与稳定性,减小了进一步车牌识别中计算量大的问题,从而提高了车牌识别的准确性和快速性。

讨论了灰度图像二值化的多种算法基于数学形态学的图像去除噪声的方法。

基于数学形态学的图像去除噪声是通过对图像的开、闭操作有选择的去噪声。

可以去除直径小于字符笔划半径的孤立噪声点。

还详细地介绍了基于字符形态划分的字符识别方法。

基于字符形态划分的字符识别方法是在对数字字符结构进行充分分析的基础上，对基元检测，归纳字符形态特征，得到的快速字符识别方法。

关键词：光电检测；车速测量；单片机；电子限速牌；车辆牌照；图像处理；基元检测；字符识别基于51单片机的高速公路测速系统和车牌识别分析AbstractIn view of the highway speed limit unlicensed drivers should not very well serve as a warning to the role, this article has designed a single-chip based on the MCS-51, including the photoelectric detection devices and display devices of the electronic screen. It not only can easily set up and display the road speed limit in order to achieve common electronic speed limit signs prompt function, can be simultaneously measured real-time display of speed and automatically determine whether the speeding. In addition it is low cost and the higher the accuracy of calculations greatly enhance its usability. Vehicle License Plate Recognition system is developed in recent years based on the image and character recognition operation of the Intelligent Traffic Management System, the application of pattern recognition at home and abroad are currently a hot area ofresearch. In this paper, the system of regional extraction, image preprocessing, character segmentation and character recognition algorithm, such as aspect involved in the design to do a more detailed exposition. In this paper image pre-processing in the introduction of a focus at image acquisition phase has the purpose of positioning objects of concern, discussed the gray image binarization of a variety of algorithms, use it in the original logo image formation of regional characteristics, in binding conditions, identification card in accordance with the geometric characteristics of a particular binarization approach. Experiments prove that the image recognition system has high reliability and stability, further reduce the vehicle license plate recognition in the calculation of a large quantity of questions, thereby increasing the accuracy of license plate recognition and speed.Discussed the gray image binarization algorithm of multiple images based on mathematical morphology method to remove noise. Images based on mathematical morphology to remove the image noise is through the open and close operation has chosen to noise. Can remove the character strokes of a diameter less than the radius of the isolated noise points. Also detail the division of character-based form of character recognition methods. Morphological character-based division of Character Recognition on the figure are at a full analysis of character structure based on element detection, morphological characteristics summarized characters get Character Recognition Express.Key words：Photoelectric detection; speed measurement; Singlechip; electron speed licensing; vehicle license; image processing; motif detection; Character Recognition目录摘要................................................................................. (I)Abstract........................................................................... . (II)第1章绪论................................................................................. . (2)1.1 车牌字符识别研究课题的背景 (2)1.2 车牌字符识别研究的意义 (2)1.3 车牌字符识别研究的应用现状及发展 (3)1.4 本文主要内容.................................................................................第2章车牌图像预处理 (5)2.1 数字图像处理的相关介绍 (5)2.1.1 数字图像处理概念 (5)2.1.2 图像的数字化表示 (5)2.1.3 本文中图像处理所涉及的相关领域 (6)2.2 图像二值化................................................................................. . (6)2.2.1 彩色图像和灰度图像 (6)2.2.2 基于灰度的图像二值化 (7)2.2.3 图像二值化结果演示 (9)2.3 用数学形态学的方法去除噪声 (10)2.3.1 数学形态学的几种基本运算 (10)2.3.2 经开闭运算前后的图像对比显示 (16)2.4 单个字符图像的分割 (17)2.4.1 我国车牌的特点 (17)2.4.2 对所要识别的车牌的分析 (17)2.4.3 基于列扫描黑色像素积累的字符分割 (18)2.4.4 已经分割后的单个字符演示 (18)2.5 本章小结................................................................................. . (19)第3章基于字符形态划分的字符识别 (19)3.1 字符识别概述................................................................................3.1.1 目前字符识别的一些常规方法 (20)3.2 字符轮廓分析 (21)3.2.1 字符轮廓的划分 (21)3.2.2 字符四方向轮廓公式化表示 (21)3.3 字符轮廓的变化特征 (22)3.4 字符形态划分的结构基元 (22)3.4.1 字符结构基元划分原理 (22)3.4.2 字符形态划分方法的特点 (23)3.5 利用字符结构基元划分的字符识别原理 (24)3.5.1 基元的检测 (24)3.5.2 轮廓的统计特征 (25)3.5.3 用字符形态识别数字字符 (25)3.5.3.1 数字字符的特点 (25)3.5.3.2 数字字符的识别方法 (26)3.5.4 字符识别的matlab算法流程 (27)3.6 本课题整体流程 (29)3.6.1 对本课题流程的总体说明 (29)3.6.2 用MATLAB完成本课题的流程图 (30)3.7 基于字符形态划分的字符识别方法的特点和不足 (30)3.8 本章小节................................................................................. (31)结论................................................................................. . (32)参考文献................................................................................. (33)第1章绪论1.1 车牌字符识别研究课题的背景随着21世纪经济全球化和信息时代的到来，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。

毕业设计--基于单片机的车牌识别系统设计与实现

基于单片机的车牌识别系统设计与实现目录摘要 (2)二、选题 (4)三、系统主要特点 (5)四、系统方案、实现原理 (6)4.1 图像采集及存储格式 (8)4.2 图像的灰度化 (8)4.3 图像的二值化 (9)4.4 车牌的去边框 (9)4.5 图像的梯度锐化 (10)4.6 字符分割算法 (11)4.7 字符的归一化 (12)4.8字符特征提取 (13)4.9 字符识别算法 (15)4.9.1 BP神经网络法 (15)4.9.2 模板匹配法 (17)五、操作说明与硬件框图 (18)六、实验程序 (19)七、数据统计分析 (66)八、结果分析 (66)九、实验心得 (66)十、参考文献 (69)摘要伴随着世界各国汽车数量急剧增加，城市交通状况日益引起人们的重视，如何有效地进行交通管理，已成为越来越多人关注的焦点，解决这些问题的关键就是建立智能交通系统。

车牌识别是智能交通系统的重要组成部分，它在交通控制与监视中有着多种用途，目前已广泛应用于各种领域。

本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中，完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。

首先分析了车牌识别系统实现的背景以及其实现意义。

然后对实现车牌识别的硬件环境作简要介绍。

接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。

之后，对几种字符特征提取算法进行了对比分析，最后选取最适合的网格特征提取法，以此为基础进行模扳匹配，最终识别出车牌号码。

关键词：车牌提取；图象处理；车牌识别；单片机；模扳匹配AbstractWith the increment of vehicle all over the world, the situation of city traffic has attracted the attention of people. How to control the traffic effectively has become the problem which more and more people pay close attention to. The way to solve this problem is to establish the ITS—Intelligent Transportation System .Vehicle license plate recognition system is the crucial part of the ITS. It is widely used in vehicle monitoring and traffic control.This experiment attempts to use the new generation 单片机—Digital Signal Processor to implement the recognition task. The 单片机chip TMS320C54XX is used to process the picture of the vehicle, distill information of the license plate and recognize the vehicle license plate. The first part of the thesis is about the background and meaning of the vehicle license plate recognition system. Consequently we analyze the environment of the experiment. In the next part we analysis the fundamental theory and technique of the image processing, including the collection of picture of vehicle, distill of the license plate, segmentation algorithm of character. Then we put forward several methods to distill the feature of the characters. On the basis of the above-mentioned research, we make the template matching and recognize the characters. Keywords: Vehicle License Plate Location; Image Processing; Character Recognition; DSP; template matching二、选题改革开放以来，我国的交通运输业迅速发展。

基于单片机的车牌识别系统

使用J^adon变换来对车牌a行校正.駢牌分割：育先对车牌进行水平投®,上除水平边框：再对车牌进行垂直投影.通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的如车牌中第一个7 符和第二个字符的间隔，与第一犬峰中心距离对应的即为车牌了符的宽度，井以此为依据对车牌进行吩割-⑤字符识别：木文采用棋板匹配方法来对车牌进行识别。

识别过程中.首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比校.最后把谋筮虽小的字符作为结杲显示出来U本文采用成熟的数字图像处理技术和Matlab仿真丁具却，便得文中所提出的算法得以灾现-如罔i所示为采用Mat lab实现车牌了符分割技术的程序流程。

.function [d]=ma in(jpg)匸imread('car .jp g');figure(1),imshow(l);title('原图');I1=rgb2gray(l); %将真彩色图像转换为灰度图像figure(2),subplot(1,2,1),imshow(l1);title('灰度图');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');l2=edge(l1,'robert',0.08,'both'); %高斯滤波器，方差为0.08figure(3),imshow(l2);title('robert 算子边缘检测') se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se); % 图像的腐蚀figure⑷,imshow(I3);titleC 腐蚀后图像');se=strel('rectangle',[40,40]); %构造结构元素，以长方形构造一个seI4=imclose(l3,se); %对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。

基于单片机的车牌识别设计

基于单片机的车牌识别设计License Plate Recongnition Technoogy Based OnMCU中文摘要随着整个世界的发展速度，科学技术的迅速提高以及人民生活的不断发展，大批量来自世界各地的机动车越来越出现在人们的视野当中，机动车的出现使得整个世界的交通带来了便利，但同时道路的拥挤，城市的污染也随之加剧，在中国乃至世界各国来说，常常出现拥挤，车祸以及各种各样的违法行为。

因此，车辆的识别对于我们来说是非常重要的，可以有效地追中肇事逃逸的车辆，闯红灯以及超速驾驶等行为。

本设计是一款基于STM32单片机的车牌识别系统，我们可以通过系统的识别，可以在远程追中每辆违法小车的车牌号码。

在整个设计中，运用了TFT液晶显示屏来显示当前信息，OV7670摄像头模块进行图像采集，最后，通过核心处理器上添加一些硬件外设，驱动程序和应用程序，来及时的检测出当前小车的车牌号码。

关键词：STM32单片机TFT液晶显示屏OV7670摄像头模块AbstractWith the development speed of the whole world, the rapid improvement of science and technology and the continuous development of people's life, a large number of motor vehicles from all over the world are more and more appearing in people's vision. The appearance of motor vehicles has brought convenience to the traffic of the whole world, but at the same time, the congestion of roads and the pollution of cities are also increasing. In China and even in other countries around the world, it is often There are crowding, car accidents and all kinds of illegal activities. Therefore, vehicle identification is very important for us. It can effectively catch up with the hit and run vehicles, run the red light and overspeed driving. This design is a license plate recognition system based on STM32 single-chip microcomputer. We can recognize the license plate number of every illegal car by the system. In the whole design, TFT LCD is used to display the current information. Ov7670 camera module is used for image acquisition. Finally, some hardware peripherals, drivers and applications are added to the core processor to detect the license plate number of the current car in time.Keywords: STM32 single chip microcomputer LCD camera module目录第一章前言 ................................ 错误!未定义书签。

基于STM32的车牌识别系统

基于STM32的车牌识别系统一、系统概要本系统以STM32F103RBT单片机为主控，控制OV7670摄像头（带FIFO）进行图像采集，通过模式识别、匹配，最后获得车牌的识别结果。

为尽大可能的提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频。

识别主要过程包括五过程。

二、系统框图三、识别原理1、图像采集图像通过OV7670摄像头进行数据采集，采集的图像大小为320*240像素，像素格式为RGB565。

每个像素由两字节组成，第一字节的高五位是R，第一字节的低三位和第二字节的高三位组成G，第二字节的低五位是B。

图像通过STM32单片机读取，并将数据进行特殊处理后，显示于TFT显示屏上。

2、二值化分析摄像头的数据在采集过程中，对每个像素进行二值化处理，即设定R、G、B的阈值。

通过二值化处理，将像素值分为全黑0x0000和全白0xffff两种。

同时通过程序分析出每行的跳变点。

分析跳变点的目的是识别出车牌区域。

3、识别车牌区域通过二值化分析出各行的跳变点，车牌区域处由于字符，导致跳变点明显较多，约大于15个，通过跳变点的分析和判断，即可识别出车牌区域位置。

如下图中左侧红色标记点，即为各行的跳变点数目。

本系统程序中设定跳变点大于15个，在连续行存在多个跳变点大于15的位置处，将起始位置设定为车牌区域的上边边界Y_up，结束位置设定为车牌区域的下边边界Y_down。

再通过RGB-HSV颜色转换，识别出车牌区域的左边边界X_left和右边边界X-right。

这样既可获取车牌区域的准确边界，如下图蓝色边框范围。

4、字符分割车牌区域识别后，再次通过二值化进行字符的分割处理。

处理过程中，获取各个字符的左边边界kk和右边边界k，若分割出来的字符数为8，则分割比较准确。

如下图所示，竖向蓝线为各个字符的边界标记。

字符分割，为下一步字符匹配准备总要参数。

5、字符匹配字符分割后，进行归一化处理，再逐一对各个字符进行字符匹配。

字符模板通过取模软件先提取出，存放于程序中，其大小为24*50的单一像素。

基于STM32单片机的车牌识别系统

基于STM32单片机的车牌识别系统发布时间：2022-08-17T03:13:58.760Z 来源：《当代电力文化》2022年7期作者：王子涵赵昊天王京柏植指导老师[导读] 随着我国社会经济快速发展，进入21世纪，城市汽车保有率从2000年3.1%增长至 2015年42%，预计2024年将升至75%。

王子涵赵昊天王京柏植指导老师宿州学院机械与电子工程学院安徽宿州 234000摘要：随着我国社会经济快速发展，进入21世纪，城市汽车保有率从2000年3.1%增长至 2015年42%，预计2024年将升至75%。

在过去十年，汽车数量的爆发式增长，城市道路拥堵和停车困难已然成为城市交通最主要的问题。

虽然我国加强了对道路和停车场等公共交通设施的兴建，但建设速度仍无法与汽车增长速度相比，停车难仍是困扰驾驶员的主要问题【关键词】STM32F103C8T6；OV7670；TFT液晶显示屏；一、总体设计方案1.1系统的功能要求本系统的研制主要包括以下几项功能：(1)当车辆驶入检测范围时，系统启动，对目标所在图像进行采集、识别；系统识别过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割、字符匹配五个过程(2)系统启动后实时显示摄像模块采集到的画面，在系统识别成功后，查看识别内容，以及对系统后台内容进行监控；(3)声光提示模块会在系统识别成功后蜂鸣器产生声响，提示操作人员识别完成。

1.2系统的组成及方案设计本设计由STM32主控、OV7670摄像模块、红外测距模块、TFT显示模块、声光提示模块等组成。

系统的组成结构如下：二、系统的硬件设计总体电路本设计采用模块化思路，对各功能部分进行独立的模块设计，各模块设计完成后，进行总体化组装、调试，达到使用要求。

模块化设计能有效降低系统的使用成本，增加系统的使用灵活度，在部分模块出现问题时可快速进行替换，使系统能在短时间内恢复使用。

2.1 STM32F103C8T6单片机STM32F103C8T6是一款由意法半导体公司基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器[1]。

基于深度学习的智能车牌识别系统设计与开发

基于深度学习的智能车牌识别系统设计与开发智能车牌识别系统是现代交通管理和安全监测的重要工具。

基于深度学习的智能车牌识别系统利用深度学习算法，通过图像处理技术来识别和捕捉车辆的车牌信息。

本文将详细介绍基于深度学习的智能车牌识别系统的设计与开发。

一、引言智能车牌识别系统已经在交通管理、安全监测以及停车场管理等领域发挥着重要作用。

传统的车牌识别系统通常基于模式匹配或者基于特征提取的方法，但是这些方法在复杂环境中容易受到噪声和光照变化的干扰，导致识别准确率较低。

而深度学习技术的快速发展为智能车牌识别系统的设计与开发提供了有力的工具。

二、智能车牌识别系统设计的主要步骤基于深度学习的智能车牌识别系统的设计与开发主要包括以下步骤：1. 数据采集和预处理由于深度学习需要大量的数据进行训练，因此首先需要采集大量的车牌图像数据。

数据采集可以通过现场拍摄、网络爬取等方式获取。

获取到的车牌图像数据需要进行预处理，包括图像去噪、尺寸归一化等操作，以提高后续的识别准确率。

2. 深度学习模型的选择与训练深度学习模型的选择是智能车牌识别系统设计的关键环节。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

根据实际需求和数据特点，选择合适的模型进行训练。

训练时，可以利用已标注好的数据进行监督学习，通过调整模型参数和优化算法，不断提高模型的准确率。

3. 车牌检测与定位车牌检测与定位是智能车牌识别系统的关键环节。

通过卷积神经网络等深度学习模型，可以自动识别出图像中的车牌位置。

在检测到车牌位置后，可以采用图像处理技术对车牌进行精确定位，以便后续的字符识别。

4. 车牌字符识别车牌字符识别是智能车牌识别系统的核心任务。

通过深度学习模型，可以将车牌图像中的字符进行识别。

常用的方法包括卷积神经网络、长短时记忆网络等。

通过对车牌图像进行分割和字符识别，可以快速准确地获取车牌信息。

5. 系统优化与性能评估完成上述步骤后，需要对智能车牌识别系统进行优化和性能评估。

基于STM32单片机的车牌识别系统的设计

设计制作数码世界 P.162基于STM32单片机的车牌识别系统的设计廖烈健谭伟付莫富超方灏余嘉诚韦现佑广西大学行健文理学院摘要：随着全球经济的快速发展，世界各国汽车数量急剧增加，城市交通也越来越拥挤，城市交通状况日益引起人们的重视。

缓解交通压力的重要方法就是建立智能交通系统，而车牌识别系统是智能化交通系统的重要组成部分。

本论文的车牌识别系统的5个基本组成部分分别是车牌信息采集、图像预处理、车牌信息定位、车牌字符分割、车牌字符识别。

关键词：单片机车牌识别 STM321978年改革快开放以后，中国的交通运输业发展非常快。

但伴随着其发展，也出现了一系列问题，如交通堵塞、交通事故。

减轻我国交通压力的关键就是建立智能化交通系统，而智能交通是我国当前交通管理发展的重要方向，而汽车车牌自动识别技术在智能交通系统中发挥重要作用。

智能车牌识别是智能交通的重要组成部分，已经广泛应用在智能停车场、道路监控等方面。

而车牌识别系统使得车辆管理更加快捷和人性化，增加了便捷性并节省了人力和物力成本，同时也减轻了停车等待时间，缓解交通压力。

1 车牌识别系统组成本文的系统由硬件和程序软件两个部分组成 , 硬件部分主要是控制芯片和外围设备组成，其功能是主要负责捕获车辆的动态视频图像，通过智能模块转化为静态图像并传输给控制芯片处理，并将获得的结果图像在液晶屏上。

软件部分主要是程序部分，用C语言来编程，完成对车牌的图像处理，最终获得到清晰的车牌字符并且与字符库对比进行匹配识别，最后传给控制芯片进行信号处理，然后在液晶上显示。

本文以STM32F103RCT6单片机为控制芯片，控制摄像头模块OV7670 去采集车牌的信息，在通过控制芯片处理后取得车牌的识别结果并在液晶屏上显示。

2 硬件系统部分的设计2.1 STM32 控制器电路本系统采用STM32F103RBT6 作为主控制器，STM32F103芯片内部资源丰富、性价比高、功耗小，是非常适合嵌入式应用开发的32位MCU[3]。

基于STM32的车牌识别系统

为尽大可能的提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频。

识别主要过程包括五过程。

二、系统框图三、识别原理1、图像采集图像通过OV7670摄像头进行数据采集，采集的图像大小为320*240像素，像素格式为RGB565。

每个像素由两字节组成，第一字节的高五位是R，第一字节的低三位和第二字节的高三位组成G，第二字节的低五位是B。

图像通过STM32单片机读取，并将数据进行特殊处理后，显示于TFT显示屏上。

2、二值化分析摄像头的数据在采集过程中，对每个像素进行二值化处理，即设定R、G、B的阈值。

通过二值化处理，将像素值分为全黑0x0000和全白0xffff两种。

同时通过程序分析出每行的跳变点。

分析跳变点的目的是识别出车牌区域。

如下图中左侧红色标记点，即为各行的跳变点数目。

再通过RGB-HSV颜色转换，识别出车牌区域的左边边界X_left和右边边界X-right。

这样既可获取车牌区域的准确边界，如下图蓝色边框范围。

4、字符分割车牌区域识别后，再次通过二值化进行字符的分割处理。

处理过程中，获取各个字符的左边边界kk和右边边界k，若分割出来的字符数为8，则分割比较准确。

如下图所示，竖向蓝线为各个字符的边界标记。

字符分割，为下一步字符匹配准备总要参数。

5、字符匹配字符分割后，进行归一化处理，再逐一对各个字符进行字符匹配。

字符模板通过取模软件先提取出，存放于程序中，其大小为24*50的单一像素。

车牌识别系统的设计与实现毕业设计论文

本科生毕业设计（论文）题目：车牌识别系统的设计与实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

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基于单片机的车牌识别系统设计与实现

基于单片机的车牌识别系统设计与实现目录摘要2二、选题4三、系统主要特点5四、系统方案、实现原理 6 4.1 图像采集及存储格式8 4.2 图像的灰度化8 4.3 图像的二值化9 4.4 车牌的去边框9 4.5 图像的梯度锐化10 4.6 字符分割算法11 4.7 字符的归一化12 4.8 字符特征提取13 4.9 字符识别算法15 4.9.1 BP 神经网络法15 4.9.2 模板匹配法17五、操作说明与硬件框图18六、实验程序19七、数据统计分析66八、结果分析66九、实验心得66十、参考文献69 摘要伴随着世界各国汽车数量急剧增加，城市交通状况日益引起人们的重视，如何有效地进行交通管理，已成为越来越多人关注的焦点，解决这些问题的关键就是建立智能交通系统。

车牌识别是智能交通系统的重要组成部分，它在交通控制与监视中有着多种用途，目前已广泛应用于各种领域。

本文将TMS320C54XX 作为核心器件用于车牌自动识别系统中，完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。

首先分析了车牌识别系统实现的背景以及其实现意义。

然后对实现车牌识别的硬件环境作简要介绍。

接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。

之后，对几种字符特征提取算法进行了对比分析，最后选取最适合的网格特征提取法，以此为基础进行模扳匹配，最终识别出车牌号码。

关键词：车牌提取；图象处理；车牌识别；单片机；模扳匹配 2 Abstract With the increment of vehicle all over the world the situation of citytraffic has attracted the attention of people. How to control the trafficeffectively has become the problem which more and more people payclose attention to. The way to solve this problem is to establish theITS—Intelligent Transportation System .Vehicle license plate recognitionsystem is the crucial part of the ITS. It is widely used in vehiclemonitoring and traffic control. This experiment attempts to use the new generation DSP—DigitalSignal Processor to implement the recognition task. The DSP chipTMS320C54XX is used to process the picture of the vehicle distillinformation of the license plate and recognize the vehicle license plate.The first part of the thesis is about the background and meaning of thevehicle license plate recognition system. Consequently we analyze theenvironment of the experiment. In the next part we analysis thefundamental theory and technique of the image processing including thecollection of picture of vehicle distill of the license plate segmentationalgorithm of character. Then we put forward several methods to distill thefeature of the characters. On the basis of the above-mentioned researchwe make the template matching and recognize the characters.Keywords: VehicleLicense Plate Location Image Processing Character Recognition DSP template matching 3二、选题改革开放以来，我国的交通运输业迅速发展。

基于QT的车牌识别系统设计与实现综述

基于QT的车牌识别系统设计与实现综述摘要车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，在交通监视和控制中占有很重要的地位，已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。

车牌识别技术综合了图形处理、计算机视觉、模式识别的技术以及人工智能等多科学知识，目的在于无需为车辆加装其他特殊装置的情况下对车辆进行自动监控，从而给交通系统的自动化管理提供便捷。

本论文首先阐述了车牌识别系统的发展、现状以及整体构建，然后介绍了Qt平台以及OpenCV 跨平台视觉库的发展状况，并对如何在Win7下配置OpenCV的Qt开发环境做出了介绍。

本文重点讨论了图像的定位、字符分割和字符识别的原理与实现，最后对系统进行了整体的测试，并提出进一步开发设想。

关键词图像定位；字符分割；字符识别；AbstractLicense Plate Recognition System plays an important role in tr affic surveillance and control as an important part of the intell igent transportation system, has become the focus and hotspot of research in the field of modern traffic engineering. License Pla te Recognition technology combines scientific technologies such as image processing, computer vision, pattern recognition and artificia l intelligence, the aim is to automatically control the vehicle w ithout the need to install other special equipments, and thus to provide automated traffic management system convenience.This thesis describes the development of license plate recog nition system, the present situation and the overall build in the first, then introduces the development of Qt platform and cros s-platform visual OpenCV library, and makes a presentation of how to configure the OpenCV under Win7 Qt development environment. T his article focuses on the principles and implementation of image positioning, character segmentation and character recognition. Fina lly, this thesis tests the whole system, and proposes ideas of f urther development.Key wordsImage Positioning; Character Segmentation; Character Recognition;前言随着现在经济的发展和城市进程加快，汽车数量迅速增长，交通拥挤，交通事故等问题已经成为世界各国面临的共同难题，每个国家都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰。

基于单片机的车牌识别系统设计

基于单片机的车牌识别系统设计作者：张宇翔来源：《电脑知识与技术》2018年第02期摘要：该设计是一款基于单片机的车牌识别系统。

该系统以嵌入式系统软硬件设计仿真平台Proteus为主要的工具进行系统开发，同时以Keil软件进行编译。

硬件电路包括MCS-51单片机，显示模块LCD128×64和4个操作按键等。

通过汉字取模软件生成汉字点阵，采用高级编程语言C语言实现车牌的液晶显示仿真。

经测试，该报站系统具有操作方便，工作高效稳定和成本低廉等优点。

关键词：MCS-51单片机；Proteus；LCD128×64；液晶显示中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）02-0144-02当今社会，智能交通系统是道路交通的发展趋势。

继续发展和不断完善的可视化智能交通监控系统，为实际应用车辆道路运输基础设施的管理系统奠定了良好的基础。

智能交通系统，车牌自动识别系统是发展的一个很重要的方向。

车牌自动识别技术可应用于道路收费系统，交通管理系统领域，起到节省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。

随着汽车数量的迅速增加，车牌识别技术提出了巨大的经济价值和现实意义。

车牌识别技术和定位系统的研究，在我国已经有十余年的发展，该系统目前应用仍处于起步阶段，该系统采用成熟的大规模投资还没有出现，车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具，技术水平依然需要完善。

当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，现有识别方法无法直接应用；而且多数情况下，同时出现多辆汽车，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等，现有的识别方法也不能很好适应多变的环境。

车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理，园区车辆管理，停车场管理，交警督察和重大意义等方面，并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。

1 系统的主要工作任务车牌识别系统是指集成了前端视频核心图像处理设备及其算法、釆集存储设备以及终端输出设备的系统，其中处理设备则是指图像处理方法的一种载体，而核心处理算法是指采用模式识别、图像处理等相关领域的知识针对车牌图像中的字符进行识别的方法。

基于STM32F103RCT6车牌识别系统

基于STM32F103RCT6车牌识别系统【摘要】课题研究设计了一款基于STM32单片机的自动车牌识别信息系统。

主要软件包含一个STM32主控控制芯片,2.8寸的TFT三型液晶图像显示控制模块,摄像头采集控制模块(OV7670),指示灯控制,电源，蜂鸣器报警模块，按键等模块组成。

系统内部采用5v直流电源通过一个AMS1117芯片电压转换器作为3.3v光源电压为整个监控系统进行供电。

然后可以利用STM32F103RCT6等微控制器的OV7670摄像头自动采集车牌图像,通过模式识别,匹配,最后可以获得整个车牌管理信息并在一个TFT的液晶屏上实时进行数字显示,同时可以显示车牌计算机和收费,最后可以完成对整个车牌系统管理功能图的实现。

同时显示计算收费,最后完成对整个系统功能实现。

这个设计可以实现车牌的识别，可以应用与道路交通车牌识别，停车场车牌识别计时收费，小区车牌识别等实际情景当中。

关键词：STM32F103RCT6；TFT液晶显示；OV7670；AbstractA automatic license plate recognition information system based on STM32 single-chip microcomputer is studied and designed. The main software includes a STM32 main control chip,a 2.8-inch TFT liquid crystal image display control module, a camera acquisition control module(OV7670), indicator light control, power supply,buzzer alarm module,buttons and other modules.The system adopts a other modules. The system adopts a 5V DC power supply to power the whole monitoring system through an AMS1117 chip voltage converter as a 3.3v light source voltage.Then you can use OV7670 cameras of micro controllers such as STM32F103RCT6 to automatically collect license plate images, pass mode recognition, match,and finally obtain the whole license plate management information and digital display it in real time on a TFT LCD screen. At the same time, the license plate computer and At the end, the implementation of the whole license plate system management function diagram can be completed.At the same time, show the calculated fees and finally complete the implementation of the whole system function. This design can realize license plate recognition, can be applied to practical situations such as road traffic license plate recognition, parking lot license plate recognition time charge,community license plate recognition and other practical scenarios.Key words: STM32F103RCT6; TFT liquid crystal display; OV767目录引言 (1)一、系统的整体研究方案........................................................... 错误!未定义书签。

基于单片机的车辆识别系统设计

1 车辆识别系统的研究现状随着汽车产业的快速发展，智能车辆识别系统的需求越发紧迫。

为了有效的对某一区域内汽车进行系统管理，需要使用一种刷写设备来安全、可靠地记录车辆的运行数据。

典型的智能车辆识别数据刷写流程是：上位机采集到智能车辆识别数据，刷写器再传输到处理器系统，数据传递的介质是传统上的数据线，即占有资源也浪费空间。

现在生产线上广泛使用的车辆识别数据刷写器主要用到的数据接口如串口、USB以及RFID等接口技术[1]。

RFID技术主要依靠电子标签与读取器的键位通道，它通过将无线电的电子信号转换为模拟信号，再通过雷达通信技术将两者结合，在经过雷达的采集方式将模拟信号进行反射、折射甚至是回射来传递信息与接收信息，电波可以代替物理光缆进行声音、图形、数据和信息的传送。

RFID的成功不仅仅来自与他的识别技术还囊括了它与多种技术的融合性，将RFID射频识别系统与现在各类世界上其他形式的接触识别技术进行对比，可以发现RFID射频识别系统的适用环境更强、更为方便[2]。

同时，还可以识别多个目标，甚至对动态目标同样可以识别。

2 系统整体方案设计本设计以单片机为核心处理器，外围电路主要包括几个模块，其中有电源模块、无线射频模块、显示模块，上位机模块，单片机，以及读卡器等。

下面主要介绍整体方案和各个模块的选择。

系统具体的方案结构框图，如图1所示。

图1 系统整体方案图设计由CC2530单片机核心处理器，M4094读卡器模块、M4094无线射频模块、OLED显示模块、电源模块、上位机模块等器件构成。

本数据采集系统是由电源模块统一地向单片机供应电流，再通过无线射频感应器，读取IC卡内部的信息，从而识别车辆的相应信息，然后在OLED显示屏上显示出来。

另外一路信号通过串口发送给主机作为上位机的显示，整个设计上位机和下位机功能明确，独立显示，为不同操作者提供显示界面。

3 硬件电路的设计3.1 单片机最小系统的设计CC2530单片机核心内容包括两个晶振时钟，分别是tion card reader collects the IC card signal and transmits it to the MCU for processing. Then the MCU transmits it to the OLED LCD screen, displaying the license plate information of the vehicle, includ-ing the ID number of the IC card and the owner’s name, and finally uploads it to the PC. The system uses radio frequency identification technology to realize intelligent identification and management of vehicle information.Keywords: single chip computer; OLED; radio frequency; host computer本文硬件设计中RC522无线模块与单片机接口电路。