车牌识别与车辆管理系统设计与实现

发布时间：2020-09-10 12:21

　　随着社会的发展,越来越多的综合性商圈逐渐进入人们的视野,进出商场的车辆也随之增多,而传统的车辆管理系统,车辆在离开时大都需要排队等待,付费通常以现金找零或扫码的方式。文中整理了国内外相关资料,改进传统算法,提出特殊场景下车牌识别的解决方案,并结合商业停车场应用需求设计了一款基于微信公众平台延时缴费功能的车牌识别与车辆管理系统。使得商业停车场管理更加高效、智能。车辆进出停车场更加便捷。1)在系统中,车辆驶离停车场时无需停车等待,经扫描设备采集车牌信息后即可直接离开,因此采集到的车牌图像容易出现模糊,光照不均,拍摄距离和角度不合适等问题。为了提高识别稳定性,文中在二值化过程中,采用一种改进Kittler算法和Bernsen算法相结合的方法进行处理,在保障速度的同时提高算法的适应能力。2)系统一方面保留了当前商业停车场使用的收费方式;另一方面使用微信公众号实现延时缴费,这样有效提高出口速度,缓解交通压力。3)在微信公众平台端,用户可以查询相关信息;在服务器端工作人员根据收集和整理的数据,可以在线生成各种规格的报表,提高工作效率和准确率。图40幅;表8个;参49篇。
【学位单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;TP311.56;U495
【部分图文】：

流程图,车牌识别,流程,商圈

图 1 车牌识别流程.1 License plate recognition pr高到超乎人们的想象，种停车场的信息公布到以，用户可以在准备出对于预定方式停车的还后如果不及时开走是会，比如手机在线预订车停车时间。管理系统中每一个环节商圈以及生活区重点关

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图 2 定位效果Fig.2 Positioning effect色边缘检测的车牌区域精确定位况下,采集到的车牌图像都是基于 RGB 颜色空间的，这处理，因为 RGB 图像受光照影响比较明显，会给定位的HSV 颜色空间不受光强的影响，符合正常的视觉特点，先将图像转换成 HSV 空间。不同，精确定位受复杂背景情况的干扰降低，主要是为，最终确定车牌区域的四个边界。我国车牌的颜色有黄符的颜色有黑、白和红三种，而且车牌中背景和字符的另外在 HSV 空间中，可以利用颜色的关系特点将不同的白字和黄底黑字两种车牌，背景中的蓝色和黄色互为补

目标矩阵

图 3 目标矩阵Fig.3 Table1 Target matrix如下：中的 p1、p2、p3 为三个蓝6、p7、p8 为三个蓝色的像为 p4、p0、p5。中的 p1、p4、p6 为三个蓝3、p5、p8 为三个蓝色的像为 p2、p0、p7。中的 p2、p3、p5 为三个蓝4、p6、p7 为三个蓝色的像为 p1、p0、p8。的 p1、p2、p4 为三个蓝色

【参考文献】