摘 要

在当前的时代背景下，随着物质生活水平不断提高，车辆的不断增多，完成车牌识别停车管理系统是亟待解决的重要问题。它在单位安全、员工考勤、酒店车辆管理、自动收费等领域起到了至关重要的作用。和人工记录车牌导致的信息不全和管理混乱相比，自动识别系统在车牌识别的基础上统一管理车辆的来往记录，提高了酒店车辆管理效率，可以为决策者给出相关预判和建议，为酒店管理者提供相关更可靠和更安全的信息服务。

本课题的停车管理系统主要针对大学周边酒店特定对象进行设计。系统通过对车牌图片的处理，完成车牌自动识别功能，并及时入库；实时显示车牌和停车场车位等相关信息。该系统的开发流程包括了车牌的识别、数据集的训练和测试、界面设计、程序编写以及车辆数据的分析、图表的制作等几部分。主要功能包括酒店常客分析、车位预定、车位预测及车辆信息的查询等。

系统主要使用的是OpenCV跨平台计算机视觉库和python语言来完成开发。系统运用OpenCV函数库和支持向量机的方法准确地识别出车牌。

关键词：酒店管理 停车系统 车牌识别 python OpenCV

Design of Hotel Parking Management System under OpenCV

Abstract

In the current era, with the continuous improvement of material living standards and the increasing number of vehicles, it is an important issue to complete the license plate recognition and parking management system. It plays a vital role in the areas of unit safety, staff attendance, hotel vehicle management, automatic charging and so on. Compared with the incomplete information and confusion caused by manual record of license plate, the automatic recognition system unifies the management of vehicle traffic records on the basis of license plate recognition, improves the efficiency of hotel vehicle management, provides relevant predictions and suggestions for decision makers, and provides more reliable and safer information services for hotel managers.

The parking management system of this subject is mainly designed for specific objects of hotels around universities. By processing license plate pictures, the system completes the automatic recognition function of license plate and stores it in time, and displays the relevant information of license plate and parking space in real time. The development process of the system includes license plate recognition, training and testing of data sets, interface design, programming, analysis of vehicle data, chart making and so on. The main functions include hotel frequent passenger analysis, parking reservation, parking prediction and vehicle information query.

The system mainly uses OpenCV cross-platform computer vision library and python language to complete the development. The system uses OpenCV function library and support vector machine to recognize the license plate accurately.

Key Words: Hotel management; Parking system; License plate recognition; Python; OpenCV

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1课题背景和现状 1

1.2课题意义 2

第二章 技术平台介绍 3

2.1开发环境 3

2.2相关技术介绍 3

2.2.1 OpenCV相关简介 3

2.2.2 python语言介绍 4

2.2.3 MySQL数据库介绍 5

第三章 系统分析与设计 6

3.1系统需求分析 6

3.1.1业务分析 6

3.1.2流程分析 6

3.2功能设计 7

3.2.1用户登录功能 8

3.2.2车牌信息显示功能 8

3.2.3常客分析功能 9

3.2.4车位预定功能 9

3.2.5员工出勤功能 9

3.3数据库设计 9

3.3.1数据库需求分析 9

3.3.2 E-R图 10

第四章 系统实现 11

4.1界面实现 11

4.1.1登录界面 11

4.1.2前台人员界面 12

4.1.3后台管理员界面 13

4.1.4老板管理界面 14

4.2车牌识别 15

4.2.1识别流程 15

4.2.2效果截图 16

4.3数据库实现 17

4.3.1车辆信息表cars 18

4.3.2车主信息表owner 18

4.3.3车位信息表park 19

4.3.4预定车位表orders 20

4.3.5住房客人表guest 21

4.4系统主要功能实现 21

4.4.1车位预测模块 22

4.4.2常客分析模块 23

4.4.3车位预定模块 24

第五章 总结 27

5.1系统功能特色 27

5.2问题和收获 28

5.2.1开发中的问题 28

5.2.2学习中的收获和心得 28

参考文献 30

致 谢 32

第一章 绪论

1.1课题背景和现状

随着现代生活的需要和科技的发展，越来越多的人倾向于买车以便出行。车辆的不断增加给管理带来了改变，传统的酒店管理模式已经不适用于现在的情况。随着计算机技术和神经网络的不断发展，很多的企业用车牌识别来进行更有效的管理。车牌检测识别有许多应用，比如预防犯罪、整合交通数据、计算停车费用以及单位的安全和考勤、小区和酒店车辆管理、保障公共停车场安全等。

鉴于以上的课题背景和需求，以及先进的计算机处理技术，现在已经不需要人工观察识别车牌记录，系统可以自动识别车牌，提高精度的同时也释放了大量的人力。国内外在80年代就开始了车牌识别的研究，从研究所进行的车牌定位慢慢到很多大学进行车牌识别的探究，通过字符的分类器，对字符串分割算法的改进，对图像处理不断的改善，基于车牌特征信息的二值化方法，和车牌的倾斜度矫正问题等，车牌识别的效率和准确率都已经提升到很高的水平上了。

国内外也根据车牌识别开发出了一系列产品。以智芯原动为例，作为在智能视频分析领域深耕多年的专业技术团队，这个团队凭借自主研究的核心车牌识别算法和8000万车辆信息大数据的积累，自主研发了基于CNN深度学习的车牌识别技术。加拿大的车牌因省而异，个性化十足，车牌的宽度、颜色、大小、图案、字符上的组合方式都不尽相同，给加拿大的车牌识别带来了很大的挑战，而智芯原动通过大量数据的积累和深度学习的支持，可以将复杂多变的车牌的识别率提升到94%，着实是很大的突破。而且做出的系统基本上可以满足不同方案的需求，可以进行持续的性能优化，随时数据的增加，识别率持续提升，效率持续提升，竞争力持续提升。

相关图片展示：