基于MATLAB的车牌识别系统源码数据库.zip

摘 要：

随着中国经济的近几年的飞速发展，汽车数量也随之增高，道路交通已成为国家发展基础设

施非常重要的一步。因此，交通管理现代化和智能化正在变得越来越重要与迫切。通过采用电子

信息技术来提高交通管理效率，同时建立安全的智能交通信息系统，已经成为目前交通管理领域

发展的重要主题。实现交通管理现代化以及智能化的核心技术之一主要是车牌自动识别技术。与

传统车辆信息的管理方法进行比较，车牌自动识别技术的管理效率以及水平会大大提高，进一步

节省人力物力，同时实现了车辆科学的规范化管理，应用前景非常广阔。。

投影是近年来模式识别领域的重要研究方向。具有高度的非线性和自学能力，自组织能力使

其具有独特的优势。在智能交通管理系统中，人们对车牌识别系统的准确性提出了新的要求。因

become a major transport pathway, is one of the infrastructure to develop the country. Therefore,

modern and intelligent traffic management to become more and more important and urgent to force. The

use of electronic information technology to improve management efficiency, traffic efficiency and

safety be intelligent transportation system has become the theme of the development of traffic

management. One of the core technology of the modern and intelligent traffic management is automatic

license plate recognition technology. Compared with traditional vehicle management methods, which

greatly improve the management efficiency and level, saving manpower, material, scientific and vehicle

management, standardization, and played a role in safeguarding traffic security, has broad application

prospects.

The neural network pattern recognition is an important research direction for the rise in recent

Key words: Neural network; license plate recognition; MATLAB; intelligent transportation

systems; Pattern Recognition

目 录

1 绪 论.............................................................................................................................1

1.1 课题的研究背景 .............................................1

1.2 车牌识别的主要技术及发展 ...................................2

1.2.1 IC 卡识别技术....................................................................................................................2

1.2.2 条形码识别技术................................................................................................................3

1.2.3 图像处理技术....................................................................................................................3

1.2.4 传统模式识别技术.............................................................................................................3

2.2.2 图像的平滑......................................................................................................................4

2.3 图像的边缘检测............................................6

2.3.1 初步的边缘检测..............................................................................................................7

2.3.2 水平梯度方向边缘检测................................................................................................10

2.4 图像的二值化.............................................11

3 车牌区域的定位.........................................................................................................1

3.1 生成边缘点图..............................................1

3.2 车牌区域的定位算法........................................1

4 车牌字符识别的预处理.............................................................................................1

4.1 技术路线..................................................1

5.1 字符的特征提取............................................1

5.2 字符识别匹配..............................................1

6 车牌识别系统运行结果及分析.................................................................................1

6.1 车牌定位的结果分析........................................1

6.2 字符分割的结果分析........................................3

6.3 字符识别的结果分析........................................4

6.4 系统成功率和性能分析......................................5

6.5 人机交互界面..............................................6

全的道路网络，以缓解道路交通增长的需求，但由于城市空间严格制约，以及金融和环境压力，

更多的基础设施建设将受到限制。因此，为了维护道路建设和现代化管理，携手并进，在发展交

通设施的同时，开发现代智能交通系统（智能交通系统，简称 ITS）[1]已成为严重问题待解决

是现代交通发展的关键。这也是控制交通系统的重要途径。现代化的重要因素[3]。合格的 LPR 系

统应能够自动从图像中提取车牌图像，自动分割字符图像，然后正确识别字符。随着计算机视频

技术和模式识别技术的发展，车牌自动识别系统已成为现代智能交通系统的重要组成部分。已被

广泛应用于停车许可证，被盗车辆侦察，停车管理，车辆入境许可证等。认证重要场合，大大简

化人力劳动，消除人为干扰，减少甚至消除错误的可能性。同时，由于 LPR 系统可以处理和识别

输入的汽车图像，输出几个字符大小的字符串，无论是在存储空间还是与数据库的连接方面都是

有了很大的提高，但是， 现代智能交通系统的发展将会对车牌定位的准确性和实时性要求越来越

高。