隨著信息時代的到來，現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)能夠很輕易的識別出汽車牌照，這是智能交通管理的標(biāo)志之一。智能交通管理系統(tǒng)的牌照識別集合了圖像采集和預(yù)處理、車牌定位技術(shù)、字符分割和字符識別等相關(guān)技術(shù)。其中，車牌定位、字符分割和字符識別是關(guān)鍵的技術(shù)，也是本次畢業(yè)設(shè)計的難點所在。正確利用好這三種關(guān)鍵技術(shù)，將有助于牌照識別的實時性和準(zhǔn)確性，對于智能交通系統(tǒng)的實現(xiàn)有著決定性作用。在MATLAB軟件開發(fā)環(huán)境下，系統(tǒng)對圖像進行預(yù)處理、然后將預(yù)處理后的圖像進行定位分割，后識別出相應(yīng)牌照上的字符，這樣就可以模擬設(shè)計出汽車牌照識別系統(tǒng)。本文的圖像預(yù)處理模塊是將圖像灰度化和用Canny算子進行邊緣檢測，汽車牌照定位依據(jù)是它的顏色特征，使用MATLAB中的Radon函數(shù)和Imrotate函數(shù)來進行車牌矯正；分割字符時，需要先找到連續(xù)的文字塊，然后根據(jù)長度大小來確定是否分割，假如所找到的連續(xù)文字塊的長度大于閾值，那么就表示可以對此文字塊進行分割。并且為了能對車牌上的字符進行正確的識別，本文將采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。后設(shè)計GUI界面，使界面更加簡潔明了，便于操作。根據(jù)實驗得出的結(jié)論，這種方式可以對藍色的車牌進行、的識別，同時，也對光照、旋轉(zhuǎn)和噪聲表現(xiàn)出很好的魯棒性，定位精度和識別正確率甚至可以超過90%。

一直以來，停車場管理是各大物業(yè)公司的“心頭大患”，非機動車隨意進出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業(yè)已久，急需一種方便且有效的系統(tǒng)，對停車場管理進行升級。
車牌識別設(shè)備利用系統(tǒng)龐大的數(shù)據(jù)庫對進出車輛進行管理比對，及時對臨時進出車輛的安全性進行辨認，識別嫌疑車輛。后臺還能對進出車輛信息進行及時查看，防止收費漏洞的出現(xiàn)。
車牌識別外觀
無需主板，脫機語音，脫機顯示，脫機收費
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發(fā)，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補光一體式設(shè)計，安裝方便
顯示屏采用進口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應(yīng)繳費用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區(qū)分顯示,顯示更清晰
紅綠導(dǎo)光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉(zhuǎn)動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區(qū)尺寸：305*305MM

車牌識別設(shè)備系統(tǒng)以“無人值守、云端管理”的建設(shè)理念，以新穎的智慧應(yīng)用，聚集各種服務(wù)資源，通過智能車牌識別設(shè)備+車場視覺智能控制系統(tǒng)+車主移動APP+物業(yè)收費人員APP+停車管理云平臺，讓業(yè)車主輕松享受安全、便捷的智慧通行；通過移動信息化建設(shè)，強化物業(yè)對停車場的管控能力，從而增加停車通行效率，降低人工成本，杜絕收費漏洞。
車牌識別設(shè)備，它可以幫助物業(yè)公司省去停車收費崗，堵住收費漏洞，同時降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險。2018年1月，某物業(yè)在轄管的小區(qū)（每天車流量過3000車次）試用 車牌識別設(shè)備值守后，提升物業(yè)形象以外更重要的是大大節(jié)省了值守人員的費用。

智能車牌識別一體機工程識別數(shù)據(jù)：人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計算機與電子工程學(xué)院人臉識別數(shù)據(jù)等。人臉識別配合程度：現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。廣州智能車牌識別一體機工程

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備技術(shù)難度。

未來隨著城市化進程的加劇，智能化交通管理將是當(dāng)下交通發(fā)展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車牌識別也將得到進一步優(yōu)化和進步。返回搜狐，查看更多
隨著移動行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機配置不斷提高，基于手機平臺的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c，這使得基于手機平臺上的車牌識別成為可能。傳統(tǒng)的車牌識別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺、圖像采集不靈活，特別是對于交通管理部門來說，對違章車輛車牌的自動登記非常不便，因此基于移動端車牌識別出現(xiàn)了。

那么如何實現(xiàn)車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現(xiàn)存的車牌識別算法進行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實現(xiàn)車牌識別。

移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達形式進行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。

門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設(shè)備至于樣的軟件跟硬件，適合樣的環(huán)境，這就因環(huán)境而異，因為不同的應(yīng)用環(huán)境，對于辨識率的要求未必相同，而這就靠經(jīng)驗累積。高陽門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設(shè)備靜態(tài)圖像識別技術(shù)的識別有效率較大程度上受限于圖像的抓拍質(zhì)量，為單幀圖像識別，目前市場產(chǎn)品識別速度平均為200毫秒；高陽門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設(shè)備可以使用黑名單高陽門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設(shè)備如果非滿位或該車屬固定車輛情況，閘機放行，同時記下車輛進入時間。車輛越過進口，駛?cè)胪＼噲鰞?nèi)，車位顯示屏刷新車位。整個過程自動完成，無須工作人員干預(yù)。車輛一直處于行駛狀態(tài)，無段暫停。