基于Matlab的汽车出入库计时计费系统

MATLAB车牌识别计时计费出入库系统开题报告

论文题目 基于Matlab的汽车出入库计时计费系统

1.论文(设计)目的及意义
随着汽车数量的增加,城市交通状况日益受到人们的重视,如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。针对此问题,人们运用新的科学技术,相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。这些系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测,提取有关交通数据,达到监控、管理和指挥交通的目的。因此,智能交通系统ITS(intelligent traffic system)已成为世界交通领域研究的重要课题。车牌识别系统LPR(1icense plate recognition)作为智能交通系统的一个重要组成部分,已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下,由计算机自动完成车牌的识别,从而降低交通管理工作的复杂度。
现在人们居住的生活小区,里面也配备有停车位。如不对车位进行有效的管理,势必会让所有人都把汽车开进该小区进行停车,势必会导致小区管理混乱,更多堵得水泄不通。为了更好地管理小区汽车的停放问题,需引进汽车牌照管理系统。因此,本设计因应而生。该设计利用MATLAB编程知识,完成一套属于自己的汽车停车计时计费管理系统。

参考链接GUI:点击下载

2.国内外研究现状综述
现在一些实用的车牌识别技术已经开始用于各种车牌监控场合, 如以色列的Hi-Tech Solutions公司、Zamir公司,新加坡的Optasla公司都研制出了较为成熟的车牌识别系统。
我国的车牌识别研究也取得了相当的成果, 许多识别算法也已经应用于实践当中。如北京汉王科技的“汉王眼”采用了DSP嵌入式一体化结构,可在本地进行数据采集、识别、存储, 根据系统需求上传相关数据, 大大减少了数据传输量, 提高了系统的实时性;昆明利普视觉提供的车牌识别通用软件模块, 不依赖于特定的硬件设备,可由用户或系统集成商自行采购,成本较低,在国内应用广泛。这些车牌识别系统大大提高了智能交通的管理效率,可以针对超速以及被盗车辆和交通肇事逃逸车辆实现实时报警,并上传相关信息,对公安、交警破案具有极大的实际意义。

3.论文(设计)任务、重点研究内容、技术方案(方法)及进度安排、主要参考资料
3.1 设计的任务
基于Matlab的汽车出入库计时计费系统_第1张图片

图像采集:借助摄像机等拍摄设备采集。
车牌预处理:本部分主要进行车牌的灰度化,图像去噪,边缘检测,形态学开闭运算。
车牌定位:考虑到我国小汽车基本是蓝底白字,蓝色车牌在整张图像中,是属于比较明显的一个色块。因为车牌定位采用基于颜色的方法进行处理。统计蓝色的像素点,记录蓝色区域突变的四个角坐标,进行切割即可。
字符分割:考虑到车牌的7个字符属于相互独立,不黏连,因此采用连通域法进行字符分割,即如两个字体不黏连,则切割成一个字符。
车牌识别:本课题采用模板匹配的方法。将切割到的字符与字符库里面的字符进行一一对比,利用做差法,像素值相差最少的字符即为目标字符。
计时计费:车牌识别,分入库和出库两个阶段,在入库和出库的时候,分别记录北京时间,前后时间相减,即为停车时长,按照收费标准,计算停车费用。
基于Matlab的汽车出入库计时计费系统_第2张图片
基于Matlab的汽车出入库计时计费系统_第3张图片

图3.3-1 车牌识别流程图

3.2 论文(设计)需要重点研究的内容
对计算机车牌识别技术的一般流程进行介绍,并介绍几种主要的车牌定位算法,对目前研究中常用的一些车牌识别方法进行简单介绍,最后介绍了车牌识别的计时计费功能。
介绍车牌预处理,车牌定位,车牌识别算法,并介绍了计时计费功能。
3.3 技术方案
本设计中的车牌识别,是基于蓝底车牌定位,模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像,并自动在图像中检测车牌,进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。
因此,机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似,大致可分为四个步骤,如图3.3-1 所示。
(1)图像预处理:在整个车牌识别系统中,由于采集进来的图像为真彩图,再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因,图像质量并不高,其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别,所以在进行车牌分割和识别处理之前,需要先对车牌图像进行图像预处理操作。
(2)车牌定位:首先对车牌的二值图片进行形态学滤波,使车牌区域形成一个连通区域,然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选,获取车牌区域的具体位置,完成从图片中提取车牌的任务。
(3)车牌分割:首先对车牌进行水平投影,去除水平边框;再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知,与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔,与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度,并以此为依据对车牌进行分割。
(4)字符识别:本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中,首先建立标准字库,再将分割所得到的字符进行归一化,将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较,最后把误差最小的字符作为结果显示出来。
(5)入库、出库分别计算时间,记录时间差,按照某标准识别停车费用;
3.4 论文(设计)的进度安排
年月日—20年月日 主要工作: 论文选题
年月日—20年月日 主要工作: 开题报告撰写
年月日—20年月日 主要工作: 需求调研与需求分析
年月日—20年月日 主要工作: 车牌字符库建立
年月日—20年月日 主要工作: 项目框架搭建
年月日—20年月日 主要工作: 论文详细设计编写
年月日—20年月日 主要工作: 详细代码编写
年月日—20年月日 主要工作: 程序测试
年月日—20年月日 主要工作: 完成论文编写
3.5 主要参考资料
[1] 迟铁军, 高鹏. 国外智能交通系统发展状况分析及对我国的启示[J]. 黑龙江交通科技, 2019, 32(2): 111~114
[2] 郭红兵. 智能交通系统在城市道路交叉口中的应用现状与发展展望[J]. 陕西交通职业技术学院学报,2019, 2(1): 13~17
[3] 杨忠秀, 宋加涛等. 车牌定位算法研究[J]. 实用设计, 2007, 31(1) : 79~81
[4] 梅林, 刘锋. 基于边缘检测与垂直投影相结合的车牌定位方法[J]. 甘肃科技, 2019, 25(3):16~17
[5]Wenjing Jia, Huaifeng Zhang, Xiangjian He. Region-based license plate detection[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2007, 30(4): 1324~1333
[6] 杨家辉, 王建英. 基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法[J]. 计算机与现代化,2004, 25(11): 23~25
[7]Feng Wang, Lichun Manb, Bangping Wang, Yijun Xiao, Wei Pan, Xiaochun Lu. Fuzzy-based algorithm for color recognition of license plates[J]. Pattern Recognition Letters, 2008, 29(7): 1007~1020
[8] 范蕤, 潘永惠. 基于小波变换的车牌定位算法研究[J], 通化师范学院学报, 2008, 29(10): 4~6
[9] 张玲, 刘勇, 何伟. 自适应遗传算法在车牌定位中的应用[J]. 计算机应用, 2008, 28(1): 184~186
[10] 谭熙, 黄樟灿. 基于自适应性的车牌定位新方法[J]. 计算机技术与自动化, 2008, 27(3): 73~77
[11] 陆恩诞, 陆锋, 袁晓辉. 用神经网络进行车牌定位的研究[J]. 南京理工大学学报, 2002,26(S1): 501~7017
[12] 范玮琦, 穆长江. 一种基于汉字结构特征的车牌照字符分割方法[J]. 仪器仪表学报, 2013, 24(4): 472~474
[13] 胡小峰, 赵辉. Visual C++/MATLAB 图像处理与识别[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2014.84~233
[14] 李文举, 梁德群. 质量退化的车牌字符分割方法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2014, 6(5): 697~700
[15] Shigueo Nomura , Keiji Yamanaka, Osamu Katai , Hiroshi Kawakami , Takayuki Shiose. A

你可能感兴趣的:(MATLAB图形界面,模式识别,matlab)