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基于 Win 10设备的车牌自动识别系统

1/需求分析

随着祖国 70周年大庆的临近，各大城市的交警同志们的工作量和工作需求亦骤然增加，

为了防止监控死角的存在，交警同志们同样也需要奔赴实地现场，对重要交通干线的非监控

区进行设卡，实现：

1、对车辆基本信息的录入/调出；

2、对每一辆进入的车辆进行基本信息的采集，将每一车牌所对应的车辆的基本信息录

入本地或云端车牌信息库；

3、对高频次出入车辆进行警情提示。如果为两次及以上出现的同车牌车辆，将不再要

求输入新的信息对其覆盖，而是调出已经录入本地车牌信息库的车牌信息，以方便

交警进行比对；

但是，目前市面上的专业监控设备/App存在着以下问题：1、市面上的车牌识别系统多

为本地录取识别+云端保存的模式（如地库式），且为 220V电压供电的固定式设备，不具备

可移动性/或部分为 RFID式远程录取，其被安装在警车尾部，只可随警车移动，不具备独立

移动性；2、现存专业级设备价格普遍昂贵，无法做到就地取材；3、现交警同志缺乏大容量

便携式识别设备以备不时之需；4、App不能实现精准的车牌定位，只能够近距离拍车牌而

无法远距离识别整车上的车牌区块。

在实践过程中，我们会发现，由于在设卡现场会存在着许许多多的突发情况，导致交警

同志们需要在不启动警车的情况下在移动中对入卡/出卡的车辆进行拍照以免发生冲卡的情

况。而目前已知的设备，往往又因为价格太过于高昂而“杀鸡用牛刀”，或者是用实现其它

功能的设备来代理行使此任务，导致本地数据经常发生混乱而影响交通警察的办公效率。故

此，一种基于Windows 10系统的，通过调用本地/外接摄像头来进行粗识别的廉价模式显现

出了其优势：

1、可移动性强，Windows 10设备较之 Android/iOS设备普遍价格低廉且功能完备，通

用性强，是进行移动操作的优先选择之一；

2、容量高，配备较大容量的固态硬盘或机械硬盘，有着Android/iOS设备不可比拟的

存储优势；

2/可行性报告

可以组成由传感器、图像采集模块、处理模块和输出模块等组成的 C++车牌自动识别系

统，其涉及多知识领域有：光学、电气学、电子控制学、数字图像处理、计算视觉和人工智

能等。在车辆到达了合适的位置的时候，传感器通知图像识别模块进行抓拍。辅助光源提供

辅助照明，保证系统在不同的光源下都可以拍到高清图像。“图像预处理”对抓拍的图像进

行处理、去噪，之后通过“车牌定位”、“字符分割”和“字符识别”，在桌面端输出结果。

现在的人工识别车牌方式，工作量很易引致疲劳误判。采用车牌识别系统能轻易自动地

对车牌进行识别处理，可大量减少人力、减轻工作强度，大幅度提高处理速度和效率。

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