车牌识别系统是一种利用计算机视觉和图像处理技术自动识别车辆身份的关键技术,尤其在智能交通系统中扮演着重要角色。第八届“中国软件杯”大学生软件设计大赛的车牌识别设计说明书详细阐述了该系统的开发过程和设计要点。
首先,引言部分强调了车牌识别在现代交通系统中的重要性,以及系统采用的技术基础,包括数字图像处理、计算机视觉和模式识别。该软件基于OpenCV开源框架,利用Haar级联分类器和OpenALPR的Train-Detector进行车牌定位,以适应复杂环境。字符分割则采用改进的垂直投影算法,而字符识别部分则依赖于CNN(卷积神经网络)来区分和识别34种不同的字符。
在需求分析中,功能性需求被明确列出:
1. 本地数据验证:系统需能读取本地图片文件,对车辆车牌进行分析和识别,并将结果输出到文本文件中。系统需支持蓝牌、黄牌和绿牌这三种常见的车牌类型。
2. 车牌号码文字识别:系统应能准确识别图片中的车牌号码,并将识别结果写入指定文件。这里并未详细说明支持的字符种类,但通常包括汉字、字母和数字。
非功能性需求分析虽然未在描述中具体展开,但通常包括系统性能(如处理速度、准确性)、稳定性、可扩展性、兼容性(支持不同的图像格式和设备)和用户界面友好性等方面。
在软件总体设计部分,执行流程图会展示从输入图像到输出识别结果的整个工作流程,包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。系统详细说明部分,图像处理涉及对原始图像的增强和调整,以优化车牌的识别效果;车牌定位是确定车牌在图像中的位置;车牌字符分割是将车牌上的每个字符单独分离出来;最后,车牌字符识别是通过CNN模型对每个字符进行分类,形成完整的车牌号码。
综上所述,这个车牌识别系统的设计涵盖了图像处理的多个方面,结合了传统的计算机视觉方法(如Haar级联分类器)与深度学习技术(如CNN)。通过这样的设计,系统有望在实际应用中实现高效、准确的车牌识别,为智能交通系统的车牌信息自动采集提供有力支持。