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1、.本科毕业设计论文题目基于LABVIEW的车牌识别停车系统设计学院机械工程学院专业测控技术与仪器学生*年级 2012 指导教师职称2016年 4 月25 日. . .基于LABVIEW的车牌识别停车系统设计摘要：随着停车场的管理系统对网络化、智能化要求越来越高，传统的基于I C卡技术的停车场管理系统已经不再满足要求了。在此背景下，本文提出一种基于LABVIEW的车牌识别停车系统的设计方案。本系统基于NI VISION视觉开发模块进展车牌识别算法设计，车牌识别算法主要由图像预处理、车牌区域的定位、车牌的识别三大局部组成。对需要识别的图像的具体处理过程分为：读取、大小归一化、车牌倾斜校正、车牌区域
2、初步定位并剪切提取、大小再归一化、剪切去掉提取出的车牌边框、二值化、OCR训练、OCR识别9个步骤。车牌区域的定位是实现车牌识别算法的最关键步骤，本设计主要采用HSL模式下颜色阈值及形态学处理来实现的。车牌识别算法采用的是模板匹配法，是通过LABVIEW的视觉助手的OCR功能实现的。在此进出上进一步设计停车管理系统，主要使用LABSQL，并配合SQL指令来进展开发的。实现了车辆进出门禁的自动识别、登记、计费。其中对零时停车按时计费，对包月车辆不收费。对150个实际采集样本测试，车牌区域定位成功140个，完全识别出125个车牌，测试识别率为83.3%。关键词：LABVIEW 车牌识别停车场管理视
3、觉助手 LABSQL . .License plate recognition and Parking management system based on graphics designSpecialty： The measurement and control technology and instrumentStudent Number：201210114112Student：Zeng *ingyu Supervisor：Cheng YueAbstract:As the parking lot management system of network, the software dema
4、nd is higher and higher, the traditional parking lot management system based on the technology of I C card is no longer meet the requirements.In this background, this paper proposes a design scheme of license plate recognition system based on LABVIEW The design of parking management system is mainly
5、 used LABSQL, and cooperate with the development of SQL mands.The vehicle in and out of the door can be automatically identification, registration, billing.Monthly vehicle for temporary parking pricing, on time in case of no charge.This system based on NI VISION development module for license plate
6、recognition algorithm design VISION, license plate recognition algorithm is mainly posed of the positioning of the image preprocessing, license plate area, the license plate recognition of three parts.The images of the need to identify the specific process is divided into: read, size normalization,
7、license plate tilt correction, preliminary localization and shear plate region e*traction, size normalization, shear off again to e*tract the license plate frame, binarization, OCR training, OCR nine steps.Locate license plate area is the most key step of license plate recognition algorithm, this de
8、sign mainly adopts an HSL color mode threshold and morphological processing.License plate recognition algorithm is used in the template matching method, is through the implementation of the LABVIEW visual aide OCR function.In and out on the further design of parking management system, the main use L
9、ABSQL, and cooperate with the development of SQL mands.The vehicle in and out of the door can be automatically identification, registration, billing.Monthly vehicle for temporary parking pricing, on time in case of no charge.To test 150 samples, the license plate localization success 148, totally id
10、entified 125 plates, test the recognition rate is 83.3%.Keywords:Vehicle license plate recognition Management of parking lot Vision Assistant LBSQL . .目录第1章绪论21.1 研究背景及意义21.2 涉及热门研究领域现状21.2.1 车牌识别研究现状21.2.2 机器视觉研究现状21.3 主要研究容2第2章系统总体设计22.1 车牌识别原理概述22.2 设计方案2开发平台选择22.2.2 车牌识别设计方案22.3 相关软件简介22.3.1 LAB
11、VIEW简介22.3.2 NI视觉开发模块简介2第3章车牌识别程序设计23.1 图像读取与简单预处理23.2 车牌区域定位剪切23.2.1 车牌的倾斜校正23.2.2 车牌的初步定位剪切23.2.3 车牌剪切去掉边框23.3 车牌二值化处理23.4 车牌识别23.4.1 建立字符识别库23.4.2 车牌识别结果2第4章停车管理系统程序设计24.1 LABSQL24.1.1 LABSQL简介24.1.2 LABSQL安装与配置24.2 SQL构造化查询语言24.2.1 SQL简介24.2.2 SQL根本指令【6】24.3 停车管理系统主程序2主程序流程图2主程序前面板24.4 停车管理系统子程序
12、框图24.4.1 读取数据库新 VI24.4.2 包月信息库 VI24.4.3 门禁信息库VI24.4.4 包月车辆进入门禁24.4.5 非包月车辆进入门禁24.4.6 车辆离开门禁2第5章测试结果与分析25.1 车牌识别普遍性测试25.1.1 反复训练识别的图像的测试：25.1.2 不训练直接识别图像测试：25.2 车牌识别算法测试结果分析：2车牌定位效果分析25.2.2 车牌识别效果分析25.3 车牌识别停车系统测试2第6章总结26.1 心得与体会26.2 缺乏与展望2参考文献2致2. .第1章绪论1.1 研究背景及意义随着停车场的管理系统对网络化、智能化要求越来越高，传统停车场的管理系统
13、已经不再满足要求了。传统的停车场的管理主要通过给进入车场的车辆分发IC卡，记录车辆进出时间，作为计费的主要依据，不管是固定车辆还是临时车辆，进出停车场都必须在出入口停车刷卡后，才能进出停车场，在车辆出入繁忙的时段，这种管理方式往往造成塞车的现象，耽误车主珍贵的时间。针对以上现象，利用车牌识别技术取代传统的IC卡技术，解决车辆进出时必须停下刷卡而造成的停车场进出口塞车现象，是非常有必要的。车牌识别停车场系统有如下优点：作为车主，免去刷卡、丢卡、损坏卡的麻烦。作为管理方，免去安装IC读卡器及维护的麻烦、省去卡片的费用、杜绝一卡多用、免掉发卡的麻烦、充值延期等。操作简单、系统升级不用换硬件了、并可以
14、与公安部门的报警系统联动等等。因此进展基于车牌识别的智能停车管理系统的研究是十分重要的。1.2 涉及热门研究领域现状1.2.1 车牌识别研究现状国有大量的学者从事这方面研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化研究所的智勇等开发的系统，在一个样本容量为3180的样本中，车牌定位准确率为 99.42%，切分准确率为 94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果；大学的熊军等提出了基于字符纹理特征的定位算法，准确率达 95%【1】。华中科技大学的振学等学者提出了一种新的车牌图像字符分割与识别算法，使用一维循环清零法，通过对垂直投影图进展一次扫描，有效的去除了杂点和间隔符，正确分割率到达了 96.8%。大学的引、云鹤等提出了彩色边缘算子；Color Prewitt 和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法 Color LP，算法简单，且全面作用在颜色空间的三个分量上，检测出的牌照区域易于与背景剥离；但是计算量和存储量都比拟大，难以满足实时性的要求；此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。1.2.2 机器视觉研究现状车牌识别
