论文总字数：16611字

摘 要

车牌识别是图像识别和字符识别等领域的重要研究课题之一。虽然智能手机的兴起，原来基于pc端应用开始转向了移动端。基于Android平台的车牌识别应用是复杂的系统，它包含了图像处理，人工智能，模式识别和应用平台等相关知识。本系统是基于openCV开源库的，基本的识别方法都可以获取到。它能够准确的识别中文，字母和数字，如车牌为京A 89898，它可以准确的输出字符串“京A 89898”。本应用的识别率很高，一般的照片都能识别出车牌号码，车牌字符的准确率在90%以上。

关键词：车牌检测;字符识别;opencv;字符分割

Abstract

License plate recognition is one of the important research topics image recognition and character recognition and other fields. Although the rise of smart phones, the original end pc-based applications are turning to mobile terminals. Based license plate recognition applications Android platform is a complex system, which includes image processing, artificial intelligence, pattern recognition and application platforms and other related knowledge. This system is based on open source library openCV, basic identification methods can be acquired. It can accurately identify Chinese letters and numbers, such as license plate Beijing A 89898, it can accurately output the string "Beijing A 89898". High recognition rate of the application, the general accuracy of the photos can identify the license plate number, license plate characters in more than 90%.

Keywords: License plate detection; character recognition; opencv; character segmentation 目 录

摘 要 ……….……………………………………………………………………………………..……….…I

Abstract ……………………………………………………………………………………………………….…II

第一章 内容概述 …………………………………………………………………………………………...5

1.1选题的背景及意义 5

1.2 国内外研究现状和发展趋势 5

1.3车牌识别在移动端的现状 6

1.4. 基于Android端车牌识别的难题 6

1.5 系统简介 6

1.5.1车牌识别系统识别与实现 7

1.5.2 系统的性能要求 7

第二章 图像处理技术 ………………………………………………………………………………………….9

2.1高斯模糊 9

2.2灰度化 10

2.2.1分量法 10

2.2.2.最大值法 11

2.2.3.平均值法 11

2.2.4.加权平均法 11

2.3 Sobel算子 11

2.4二值化 12

2.5闭操作 12

2.6神经网络的简述 13

2.6.1神经网络发展 13

2.6.2神经网络模型 15

第三章 系统的设计和实现 …………………………………………………………………………………...18

3.1系统流程 18

3.2车牌定位 19

3.2.1高斯模糊 19

3.2.2 灰度化处理 20

3.2.3 Sobel算子 20

3.2.4 二值化 21

3.2.5闭操作 22

3.2.6 取轮廓 23

3.2.7 尺寸判断 24

3.2.8角度判断和旋转 25

3.3字符分割 26

3.3.1灰度化 26

3.3.2颜色判断 27

3.3.3 二值化 27

3.3.4 取轮廓 27

3.4字符识别 27

3.4.1模板匹配 27

3.4.2神经网络识别 28

3.4.3 基于SVM字符识别 28

第四章 系统测试 ……………………………………………………………………………………………...29

4.1 软件测试的目的 29

4.2 软件测试分类 29

4.3系统运行界面 29

第五章 总结 ……………………………………………………………………………………………..........32

第六章 致 谢 ………………………………………………………………………………………………...33

参考文献 ……………………………………………………………………………………………...............34

第一章 内容概述

1.1选题的背景及意义

随着经济全球化和网络时代的到来，计算机硬件技术、软件技术，通信技术和网络技术的飞速发展^[1]。信息自动处理能力日益提高，在人们生活和社会活动中的各个领域都得到了广泛的应用和发展。快速、高效的生活节奏，使得汽车的普及率越来越高，自动化交通管理应用越来越广泛。所以信息的自动获取，图像的自动识别技术已经越来越受到人们的重视。因为这些技术能给人们生活带来便捷，比如现在已经运用到生活中的指纹识别、人脸识别，二维码识别技术。图像识别的技术发展很快，关于车牌的中识别，这对车辆管制有深远的意义，也成为了研究人员重要的研究课题。

车牌识别（车牌识别，LPR）技术作为交通自动化管理的重要手段^[2]。因为车牌就是车辆的身份证，通过识别车牌就能实现对车辆的管制。它的应用很广泛，比如高速公路收费站，闯红灯牌照，社区停车场收费，交管部门检查防盗车辆等。还可以运用到地方车流量的统计。所以LPR系统在交通管理上有不可替代的作用。对车牌识别技术的研究与车牌识别系统的应用具有非常重要的现实意义。

车牌识别系统分为两个部分,一个是对图片中的车牌进行定位，一个是车牌中的字符进行分割和识别。其中对车牌的定位基本上已经能精确定位得到车牌的位子。因为字符分割和和字符识别受到车牌本身元素的干扰，使得识别起来很困难，比如拍摄时车牌倾斜，车牌本身缺损，被灰泥遮挡，光线，天气。在车牌定位前面还要先对照片进行处理，由于车辆在高速行驶着，拍摄的照片就会有模糊，所以对照片模糊恢复的研究，国内外研究员已经作了大量的研究工作。通过对图像恢复算法的研究，还是取得了不小的成就的。

1.2 国内外研究现状和发展趋势

不管是图像识别技术还是后来的车牌自动识别技术，国内的起步要永远迟于国外。车牌识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究。开始有了一些简单的图像识别和处理方法来自动的识别车牌系统，一般的图像处理结果还需要人工的方式去干预。那时自动识别系统还远远没有成熟，研究还在继续。

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