1. 研究目的与意义（文献综述）

人类进入高科技时代以来，汽车在现实生活中的使用变得越来越普及和大众化。随着汽车在人们的生产生活和工作过程中扮演着重要的角色，汽车的保有量也急剧增加，与此同时交通管理问题也就变得更加繁重和复杂。在目前看来，建立更加智能化的交通管理系统是最行之有效的办法。而在此之前所使用的传统的车辆识别系统仅仅是指根据车辆的外形特征，将车辆自动归类（通常归类为小轿车、小货车、面包车、卡车等等），而外形特征也仅仅包括了车体外形和车身颜色等，而且一般只是利用单一的特征进行车辆识别。

所谓智能交通管理平台就是指利用前端设备，存储设备以及后端服务器设备，采用智能大数据集群分析处理，将大量交通数据分类、存储和计算的管控系统，它的实现和建立更加有利于工作人员的数据统计。而车牌识别抓拍违规系统就是交通管理系统的核心。

车牌识别抓拍违规技术应用场合主要有高速公路收费站，高速公路测速路段，小区进出口路段，城市公路十字路口、丁字路口以及事故多发路段等等。技术应用设备主要有高速上进行车辆测速的雷达卡口，城市公路十字路口上进行违规抓拍的电子警察，车流量较多的进出口进行车流量统计的流量相机等等。它不仅可以实现对车流量数据的统计，违规车辆实时抓拍，还可以道路交通安全进行定点监测等。该系统的应用可大大减少公路交通数据处理时间，提高工作效率。

2. 研究的基本内容与方案

车牌识别抓拍违规系统就是基于设计的硬件设备进行图片实时抓拍，并利用内置程序和算法对实时数据进行比对和分析，然后通过RJ45网口线传输数据或者利用RS485数据传输线向显示设备或者终端服务器进行数据传输。目前研究中心放在前端设备，针对已有的实时交通场景，重点研究该系统实现车牌识别。目前该系统可以具体实现对过车车辆车牌信息（车牌颜色、车牌号）、车辆特征信息（车辆颜色、车型、品牌、车长、车速）、违法行为（正常、闯红灯、压线、不按导向行驶）等多种信息的采集和统计。车牌相当于车辆的“身份证”，而对于车辆车牌识别就是此系统的重要点。对于某一个过车车辆，当车辆经过触发线时，前端设备会实时抓拍一张图片，车辆位于图片中心位置，而车牌一般保持与图片上下边缘平行。系统会对于这一图片进行抠图操作，裁剪出车牌部分进行车牌显示，并对车牌图片进行数据分析，得出车牌号，并保存车牌号信息。而对于违规车辆，当车辆驶过触发线时，系统抓拍第二张图片，当车辆到信号灯下时，系统抓拍第三张图片。而后对三张图片进行数据比对，如果该车辆违反交通规则，则采用上下合成，合成三张图片。

车牌识别抓拍违规系统中重点是数字图像处理技术。首先是利用数字图像降噪对抓拍图像进行数字降噪至清晰图片，再利用车牌定位算法对原始图像抠图，扣除车牌图片，对图像的规格和和预处理，接下来就是边缘检测等一系列算法。而与此同时要与环境信号灯进行联动比对，而对于复杂环境下的信号灯还要有信号灯校正等技术。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－9周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发工具,深入研究，形成论文初稿。

第10－13周：针对具体的测试的实验数据，完成整个系统的设计，实现其功能。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 孙娟红.车标识别方法研究：（硕士学位论文）.辽宁：辽宁师范大学.2011

[2] 陆晔.智能交通系统中车辆识别技术的研究与应用：（硕士学位论文）.西安：西安科技大学.2010

[3] 李彬，马国胜，李剑. d-s证据理论在公路车辆识别方面的应用.中国仪器仪表.2010,(4):57-60