隨著信息時(shí)代的到來(lái)，現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)能夠很輕易的識(shí)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(shí)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(shí)別等相關(guān)技術(shù)。其中，車牌定位、字符分割和字符識(shí)別是關(guān)鍵的技術(shù)，也是本次畢業(yè)設(shè)計(jì)的難點(diǎn)所在。正確利用好這三種關(guān)鍵技術(shù)，將有助于牌照識(shí)別的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，對(duì)于智能交通系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)有著決定性作用。在MATLAB軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境下，系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、然后將預(yù)處理后的圖像進(jìn)行定位分割，后識(shí)別出相應(yīng)牌照上的字符，這樣就可以模擬設(shè)計(jì)出汽車牌照識(shí)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(jìn)行邊緣檢測(cè)，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(lái)進(jìn)行車牌矯正；分割字符時(shí)，需要先找到連續(xù)的文字塊，然后根據(jù)長(zhǎng)度大小來(lái)確定是否分割，假如所找到的連續(xù)文字塊的長(zhǎng)度大于閾值，那么就表示可以對(duì)此文字塊進(jìn)行分割。并且為了能對(duì)車牌上的字符進(jìn)行正確的識(shí)別，本文將采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。后設(shè)計(jì)GUI界面，使界面更加簡(jiǎn)潔明了，便于操作。根據(jù)實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論，這種方式可以對(duì)藍(lán)色的車牌進(jìn)行、的識(shí)別，同時(shí)，也對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和噪聲表現(xiàn)出很好的魯棒性，定位精度和識(shí)別正確率甚至可以超過(guò)90%。

"穩(wěn)定"是門(mén)禁系統(tǒng)選擇的準(zhǔn)則，或許應(yīng)該考慮的成熟產(chǎn)品，經(jīng)過(guò)多項(xiàng)認(rèn)證，并擁有眾多典型用戶，多年正常運(yùn)行，在業(yè)內(nèi)得到。在硬件方面，從控制器到終端識(shí)別設(shè)備都是成熟而穩(wěn)定的產(chǎn)品。作為系統(tǒng)中心的門(mén)禁控制器需要支持脫機(jī)工作模式，使用閃存等非易失性存儲(chǔ)芯片，斷電或受沖擊時(shí)信息不會(huì)丟失。由于系統(tǒng)的處理依賴于軟件，應(yīng)具有穩(wěn)定合理的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)規(guī)劃，與硬件之間采用實(shí)時(shí)輪詢的方法，堅(jiān)持和監(jiān)控硬件的通信接口和地址，以完成數(shù)據(jù)的完整性、可靠性、一致性。

移動(dòng)端車牌識(shí)別實(shí)現(xiàn)的過(guò)程簡(jiǎn)單為以下幾個(gè)部分：

圖像采集：通過(guò)智能手機(jī)攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強(qiáng)、噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、對(duì)比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)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(guò)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(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。