摘 要

随着科技的发展，车辆识别系统在智能交通管理中发挥着越来越重要的作用，本次设计的车牌识别系统，是整个车辆识别系统的核心之一，是辨别车辆信息的基础。

本次针对车牌识别，设计了一种基于labview和机器视觉助手的车牌识别方法，主要包括车辆图像获取、车牌位置的定位和提取、车牌字符识别、信息查询四大部分，通过对车牌图像预处理，应用IMAQ图像处理技术与OCR字符识别技术实现对车牌字符的读取，进而通过信息查询，识别车辆信息。

本次设计完成了系统要求，能有效对于车牌字符进行识别，并将识别结果存储记录下来，与模拟数据库对比调出车辆信息，可在车辆高速路口收费、违章记录等方面加以应用，达到了预期目的。

关键词：Labview 机器视觉助手 车牌预处理 OCR字符识别

Abstract

With the development of science and technology, vehicle identification system plays a more and more important role in the intelligent traffic management, the license plate recognition system of this design, is one of the core of the whole vehicle recognition system, is the basis to identify the vehicle information.

The license plate recognition, the design of a Labview based on the machine vision and assistant method of license plate recognition, including image acquisition, vehicle license plate location and license plate character recognition, information extraction, query four parts, based on the license plate image preprocessing, image processing technology and application of IMAQ OCR technology to achieve the reading of the license plate character recognition the character, and then through the information query, vehicle identification information.

This design has completed the system requirements, can be effective for the license plate character recognition, and the recognition results will be recorded and stored, simulation database comparison out of vehicle information, can be used in high speed road toll, vehicle violation records, to achieve the desired purpose.

Key Words：Labview; vision assistant; license plate preprocessing; OCR character

recognition

目录

第一章 绪论 1

1.1 研究的目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 车牌识别系统的设计和主要任务 3

第二章 字符识别算法研究 5

2.1 特征匹配法 5

2.2 模板匹配法 6

2.2.1 匹配算法研究 6

第三章 硬件系统设计 11

3.1 图像传感器 11

3.2 图像采集硬件系统 11

3.2.1 免驱摄像头简介 11

3.2.2 OV7725摄像头免驱模组 12

3.2.2.1 OV7725摄像头主要功能 12

3.2.2.2 OV7725摄像头图像传输协议 13

3.2.3 图像拍摄功能的实现 15

第四章 车牌识别系统设计 17

4.1 图像采集 17

4.2 车牌位置定位 18

4.2.1 基于颜色与数学形态学的车牌定位方法 18

4.2.1.1 HSL色彩模型 19

4.2.1.2 车牌定位程序的实现 20

4.3 车牌位置转ROI模块 21

4.4 ROI模块转掩模 23

4.5 车牌字符识别 24

4.6 信息查询模块设计 27

第五章 车辆识别系统的实现与分析 29

5.1图像采集结果 29

5.2 车牌位置定位的实现 29

5.3 车牌预处理的实现 31

5.4 车牌字符识别 35

5.5 信息查询结果显示 35

第六章 总结与展望 37

参考文献 38

致谢 40

第一章 绪论

1.1 研究的目的及意义

在当今时代，车辆已迈入千家万户，成为众多居民的主要代步工具，上班、旅游等日常活动早已离不开汽车。随着汽车用户的普及，以及人们出行需求的增多，国家对于智能交通ITS(Intelligent Traffic System)^[1]的管理也提出了新的要求。而在智能交通管理系统中，存在一个无法避免的关键点----车牌字符识别。车牌识别LPR系统（License Plate Recognition)^[1]的研发，是整个智能系统的核心之一，是辨别车辆的标准。他的研发可以随之延伸运用到智能交通的各个领域。不止中国如此，在世界范围内也是一样，学者们不断提出和改善车牌识别的方法。这些方法的丰富扩展对世界各国的交通管理提供给了极大的便利，比如高速公路收费，车辆追踪等各个方面。

关于车牌识别功能的技术方法在学者们的努力下，早已变得丰富多彩，但大多都有着一定得原理准则，主要存在以下两种方式：一种是主要基于无接触式智能卡(也就是无线电频率鉴别(RFID)或基于条码的识别，另一种方法是基于图像的汽车牌照识别^[2]。第一种方法是需要给每辆车都配对一个智能卡或者条码账户，里面保存着车辆类型的所有信息。当需要读取该车所有者信息时，读取对应的IC卡即可。这种方法识别准确度，可靠性好，操作也更加简单快捷，不会受到车辆破旧导致信息读取不全等因素影响。但是该方法也存在着系统投入使用前投入工作量大，整个系统的运行需要在全国统一车牌标准，而且硬件装置的实现花费巨大，不适合全国推广的弊端，可移植性不强。条码技术同样也存在对硬件要求较高的缺点，扫码设备必须具备高精度的特点。给每个车辆都安装这样一个高精度设备，其中的花费并不是任何人都能承担的，对于低端车型，显然并不划算。第二种方法即基于图像的车牌识别技术，也是本次采用的技术方案。基于图像处理的方法与前者相比它有几个优点：首先，这种系统设计对于硬件设备要求相对较低，适于推广和让人们接受；其次，它是在已有的工具包和函数基础上提取图像特征信息进行设计的，可以人为对系统优化和改进，更为方便；最后，在图像信息处理上可以实现良好的实时监控性，可以记录行车具体情况，第一种方法则无法做到。由于图像处理方面研究的发展，目前多采用这种方法进行设计。Labview编程软件就是一个图形化的图像处理软件，在此基础上发展出来的机器视觉处理更是将这一特性凸显的淋漓尽致。本次设计便是在labview和机器视觉助手（vision assistant）的基础上进行的。

1.2 国内外研究现状