车牌识别用的程序自己做的哦很详细解释-基于matlab多路径识别算法的研究毕业设计说明书(含源程序).doc

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.98M 资料格式：doc 举报版权申诉

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第1章绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 MATLAB的概述

1.3 本文框架结构

第2章国内外研究现状

2.1 国外研究现状

2.2 国内研究现状

第3章多路径识别算法的基本理论

3.1 多路径识别方法的分类

3.1.1精确识别

3.1.2概率识别

3.2多路径识别算法的理论基础

3.2.1 车牌照识别的主要算法

3.2.2本文采用的识别算法

第4章基于模板匹配的车牌识别详细设计

4.1图像采集

4.2图像预处理

4.3车牌定位

4.4倾斜校正

4.5字符分割

4.6字符识别

4.6.1字符识别流程概述

4.6.2本文字符识别流程

第5章车牌识别系统在MATLAB工具下的实现

5.1实验环境

5.2平台搭建

5.3识别过程

5.4实验数据及分析

第6章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录

毕业设计（论文）课题名称多路径识别算法的研究院别：专业：电气工程学院电子信息工程 1

摘要随着各省市高速公路的不断建设，基本上建成了大小规模不等的联网收费系统，在联网收费系统建设中，都面临了一个共同的问题——车辆行驶路径的识别。路径识别不仅仅涉及对每一通行车辆如何计算通行费，同时还要考虑将收入的通行费拆分给哪个收费单位的问题，通行费的拆分直接关系到各条高速公路的合法利益，是联网收费的关键。所以说解决多路径识别问题在完善高速公路联网收费系统中起着至关重要的作用。本文介绍了多路径识别的多种算法，并着重分析了识别算法中的汽车牌照识别，根据车牌图像特点，对车牌识别算法关键环节包括数字图像预处理，车牌定位，车牌字符识别等三部分一一进行了分析研究。本文采用直方图变换、边缘检测、二值化等方法对车牌图像进行了预处理。对车牌定位采用了一种基于灰度图像求取卷积能量极值区域的车牌定位方法。采用模板匹配法对车牌字符进行识别。并采用了 MATLAB 来完成算法的设计与实现。研究结果表明车牌识别率较高，适应性较强，实时性比较好。关键词：多路径识别；车牌识别；车牌定位；模板匹配；字符识别 2

ABSTRACT As expressway construction unceasingly in provinces, numbers of online charging systems was completed bascially. In the construction of online charging system, we are facing a common problem — The identification of vehicle path. Path recognition involves not only how to calculate the tolls to every vehicle, also should consider how to split the incomes to relevant charging unit. Toll split is directly related to the legitimate benifit of every expressway,and is the key to networking toll. So solving the problem of multipath recognition plays an important role in perfecting the expressway networking toll system. This article introduces the multipath recognition algorithms, And emphatically analysed the recognition algorithm of license plate recognition. Based on image characters of license plate, we have a deeply research on the key technologies of the vehicle license plate recognition system, which include three parts: digital image pre-processing, license plate location, license plate characters recognition. In the vehicle images pre-procession, the paper use the methods of Histogram Transformation, Edge detection, binarization. For license plate localization using a kind of calculating convolution based on gray image energy extremum region of license plate locating method.The paper use pattern matching which method has been improved to recognize the characters. And using MATLAB to complete the design and implementation of the algorithm. Research results show that the license plate recognition rate is higher, adaptability is stronger, better real-time performance. Key Words: Multipath recognition;License plate identification; license plate location; template matching; OCR 3

目录第 1 章绪论......................................................................................................................1 1.1 研究背景和意义.........................................................................................................1 1.2 MATLAB 的概述........................................................................................................1 1.3 本文框架结构.............................................................................................................4 第 2 章国内外研究现状.............................................................................................. 5 2.1 国外研究现状.............................................................................................................5 2.2 国内研究现状.............................................................................................................6 第 3 章多路径识别算法的基本理论.......................................................................8 3.1 多路径识别方法的分类.............................................................................................8 3.1.1 精确识别...................................................................................................................8 3.1.2 概率识别...............................................................................................................9 3.2 多路径识别算法的理论基础......................................................................................9 3.2.1 车牌照识别的主要算法......................................................................................9 3.2.2 本文采用的识别算法.........................................................................................12 第 4 章基于模板匹配的车牌识别详细设计.....................................................15 4.1 图像采集....................................................................................................................15 4.2 图像预处理................................................................................................................15 4.3 车牌定位....................................................................................................................17 4.4 倾斜校正....................................................................................................................18 4.5 字符分割....................................................................................................................19 4.6 字符识别....................................................................................................................20 4.6.1 字符识别流程概述.............................................................................................20 4.6.2 本文字符识别流程.............................................................................................22 第 5 章车牌识别系统在 MATLAB 工具下的实现.......................................... 28 5.1 实验环境....................................................................................................................28 5.2 平台搭建....................................................................................................................28 5.3 识别过程....................................................................................................................29 5.4 实验数据及分析........................................................................................................34 第 6 章总结与展望......................................................................................................36 6.1 总结...........................................................................................................................36 6.2 展望...........................................................................................................................37 致谢....................................................................................................................................39 参考文献...........................................................................................................................40 附录....................................................................................................................................41 4

第 1 章绪论随着各省市高速公路的不断建设，基本上建成了大小规模不等的联网收费系统，在联网收费系统建设中，都面临了一个共同的问题——车辆行驶路径的识别。路径识别不仅仅涉及对每一通行车辆如何计算通行费，同时还要考虑将收入的通行费拆分给哪个收费单位的问题，通行费的拆分直接关系到各条高速公路的合法利益，是联网收费的关键。所以说解决多路径识别问题在完善高速公路联网收费系统中起着至关重要的作用。 1.1 研究背景和意义随着高速公路路网规模的不断扩大，联网收费区域内的环状路结构变得更加复杂，仅河北省一片区（京津以南高速公路）联网收费区域内的已有路、在建路和未建路共有约 20 个最小封闭环路，如果在每个不同业主的路段设收费站，投资巨大，也会影响高速公路的效率，同时，传统的收费车道所采用的人工输入车牌号码后 3 位数字的方式时效性差，巨大的工作量直接影响高速公路的通行能力和服务水平。因此，高速公路上两点之间车辆行驶的多路径识别问题成为联网收费及网络费用清分模式中迫切需要解决的问题。多路径识别主要解决高速公路通行费的合理收取以及通行费的准确拆分问题。同时由于高速公路中大型车辆倒卡、逃费现象十分猖獗，通常表现为利用目前机电系统存在的功能不完善漏洞，实现相同货车套牌倒卡具体表现为满载长途与空载短途同号牌车辆倒卡，即通过减少里程，逃避超载处罚力度。为高速公路正常收取车辆通行费造成的及大的损失，同时也带来了不良的社会影响。所以多路径识别在实现识别车辆的实际行驶路径从而进行收费拆分，同时也要解决倒卡、逃费问题。综上所述，多路径识别就需要解决以下三个问题：（1）高速公路通行费的合理收取。（2）通行费的准确拆分。（3）倒卡、逃费问题。 1.2 MATLAB 的概述 MATLAB 是用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高科技计算语言和交互式环境。它具有以下特点： 1．友好的工作平台和编程环境 1

MATLAB 由一系列工具组成。这些工具方便用户使用 MATLAB 的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括 MATLAB 桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着 MATLAB 的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB 的用户界面也越来越精致，更加接近 Windows 的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的 MATLAB 提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。 2．简单易用的程序语言 MATLAB 一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M 文件）后再一起运行。新版本的 MATLAB 语言是基于最为流行的 C＋＋语言基础上的，因此语法特征与 C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是 MATLAB 能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。 3．强大的科学计算数据处理能力 MATLAB 是一个包含大量计算算法的集合。其拥有 600 多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如 C 和 C++ 。在计算要求相同的情况下，使用 MATLAB 的编程工作量会大大减少。MATLAB 的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。 4．出色的图像处理功能 MATLAB 自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的 MATLAB 对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等）， MATLAB 同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对 2

话等，MATLAB 也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的 MATLAB 还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。 5．应用广泛的模块集合工具箱 MATLAB 对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB 已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI 控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP 与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。 6．使用的程序接口和发布平台新版本的 MATLAB 可以利用 MATLAB 编译器和 C/C++数学库和图形库，将自己的 MATLAB 程序自动转换为独立于 MATLAB 运行的 C 和 C++代码。允许用户编写可以和 MATLAB 进行交互的 C 或 C++语言程序。另外，MATLAB 网页服务程序还容许在 Web 应用中使用自己的 MATLAB 数学和图形程序。MATLAB 的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。工具箱是 MATLAB 函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。 7.应用软件开发（包括用户界面）在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向 Excel 和 HDF5 进行连接。本文设计的系统采用 MATLAB 搭建车辆牌照识别系统，具有非常明显的优势： (1) 可以直接使用 MATLAB 的 Image Acquisition Toolbox 、 Image ProcessingToolbox 以及 Neural Network Toolbox 作为骨架来搭建整个系统。 (2) 使用 MATLAB 的图形用户界面技术（GUI）编写牌照识别系统面板，可以达到与牌照定位切分程序及字符识别程序的无缝连接。 (3) 使用专业工具箱，使得研究人员不必过于关心程序的细节问题，可以将主要的精力放在算法的研究、设计方面，极大地减少了工作量，为算法的研究改进提供了先决条件。 3

1.3 本文框架结构本文通过对多路径识别算法理论进行系统认真的学习和研究，查阅了大量的国内外相关的文献和资料，主要完成了围绕汽车牌照识别技术的多路径识别算法的实现。本文的主要结构如下所示：第一章，绪论。本章首先介绍了多路径识别理论研究的背景和意义，然后综述了陈述了本文的内容安排。第二章，国内外研究现状。本章介绍了多路径识别理论的历史、发展、国外各国发展现状及立足我国的研究发展方向。第三章，多路径识别基本理论。本章详细阐述了多路径识别理论的基本原理。首先讲述了多路径识别理论的构成，然后围绕多路径识别算法的精确识别中汽车牌照识别技术的主要算法展开讨论，介绍了该技术应用了哪些方面的知识，是如何实现的。第四章，基于模板匹配的车牌识别详细设计。本章是本文的重点，包括图像的采集、图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别。第五章，实验环境平台搭建、识别过程、实验数据及分析。第六章，总结和展望。本章总结了本设计所完成的工作，并对其中的缺陷做出了说明，指出了所采用算法的不足指出，对下一步的工作做了展望。 4

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