淄博车牌识别管理系统操控简单

随着信息时代的到来，现代智能交通系统能够很轻易的识别出汽车牌照，这是智能交通管理的标志之一。智能交通管理系统的牌照识别集合了图像采集和预处理、车牌定位技术、字符分割和字符识别等相关技术。其中，车牌定位、字符分割和字符识别是关键的技术，也是本次毕业设计的难点所在。正确利用好这三种关键技术，将有助于牌照识别的实时性和准确性，对于智能交通系统的实现有着决定性作用。在MATLAB软件开发环境下，系统对图像进行预处理、然后将预处理后的图像进行定位分割，后识别出相应牌照上的字符，这样就可以模拟设计出汽车牌照识别系统。本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Canny算子进行边缘检测，汽车牌照定位依据是它的颜色特征，使用MATLAB中的Radon函数和Imrotate函数来进行车牌矫正；分割字符时，需要先找到连续的文字块，然后根据长度大小来确定是否分割，假如所找到的连续文字块的长度大于阈值，那么就表示可以对此文字块进行分割。并且为了能对车牌上的字符进行正确的识别，本文将采用BP神经网络算法。后设计GUI界面，使界面更加简洁明了，便于操作。根据实验得出的结论，这种方式可以对蓝色的车牌进行、的识别，同时，也对光照、旋转和噪声表现出很好的鲁棒性，定位精度和识别正确率甚至可以超过90%。

车牌识别设备系统以“无人值守、云端管理”的建设理念，以新颖的智慧应用，聚集各种服务资源，通过智能车牌识别设备+车场视觉智能控制系统+车主移动APP+物业收费人员APP+停车管理云平台，让业车主轻松享受安全、便捷的智慧通行；通过移动信息化建设，强化物业对停车场的管控能力，从而增加停车通行效率，降低人工成本，杜绝收费漏洞。
车牌识别设备，它可以帮助物业公司省去停车收费岗，堵住收费漏洞，同时降低企业经营风险。2018年1月，某物业在辖管的小区（每天车流量过3000车次）试用 车牌识别设备值守后，提升物业形象以外更重要的是大大节省了值守人员的费用。

随着经济的发展，中小城市机动车增长迅速，非机动车在原有的基数上稳步上升，新型的车种不断增加，城市停车位缺口大，配建停车位严重不足，造成停车位的短缺。另外停车场规划不合理，大多停车场泊车位没按照规划设置，地方大的场地泊车位多，有闲置现象，泊车位没有得到充分利用。而场地小的地方因停车位少而泊车紧张。
车牌识别系统是指能够检测到受路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。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，得到每一辆汽车的号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

几乎所有高新科技都可促进其发展，尤其是信息时代的来临，更为该发展提供契机。安防工程的技术要点包括入侵报警系统、视频监控系统、出入口控制系统以及电子巡查系统四
目前道路交通压力剧增，如何缓解车辆过多的压力是智慧交通研究中心的关键一环。而智慧交通是旨在建立起一种大范围、、实时、准确、的交通运输管理系统，进而成为可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、交通安全、提高运输效率的重要手段。

那么如何实现车牌识别的呢，下面简单说说：
对现存的车牌识别算法进行了研究，在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough变换进行车牌矫正，其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割，后通过模板匹配实现车牌识别。

移动端车牌识别实现的过程简单为以下几个部分：

图像采集：通过智能手机摄像头拍摄车牌图像。

预处理：灰度化、二值化、边缘增强、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、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，车牌切斜校正。

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，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。