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基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现--第1页
基于机器视觉的车牌自动识别系统设计
与实现
车牌自动识别系统是一个基于机器视觉技术的应用系统，通过
对车辆的车牌进行图像采集和识别，实现自动识别车辆信息的目
的。本文将从系统设计与实现两个方面，详细介绍基于机器视觉
的车牌自动识别系统的工作原理、流程和关键技术。
一、系统设计
1.系统需求分析
在设计车牌自动识别系统之前，首先需明确系统的需求。该系
统主要需要完成以下功能：车牌图像采集、车牌图像预处理、车
牌特征提取、车牌字符识别、车牌信息保存等。
2.系统架构设计
车牌自动识别系统的整体架构可以分为硬件和软件两个部分。
硬件包括相机、光源、图像采集设备等；软件包括图像处理算法、
车牌识别算法、车牌数据存储等。
3.系统流程设计
车牌自动识别系统的流程主要包括图像采集、图像预处理、车
牌识别等环节。具体流程如下：
基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现--第1页
基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现--第2页
（1）图像采集：通过相机对待识别车辆进行拍摄，获取车辆
的车牌图像。
（2）图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括灰
度化、去噪、图像增强等操作，以提高算法的鲁棒性。
（3）车牌特征提取：通过特征提取算法，对预处理后的车牌
图像进行角点检测、轮廓识别等操作，从中提取出车牌的特征信
息。
（4）车牌字符识别：结合机器学习算法和模式识别技术，对
车牌的字符进行识别，以获取车牌的具体信息。
（5）车牌信息保存：将识别结果保存至数据库，并进行必要
的数据处理和存储，以供后续查询和使用。
二、系统实现
1.图像采集
图像采集是车牌自动识别系统的第一步，需要选择合适的相机
和图像采集设备，并进行合理的设置，以保证采集到的图像具有
良好的质量和清晰度。
2.图像预处理
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基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现--第3页
图像预处理是车牌自动识别系统的关键步骤之一。在图像预处
理中，需要进行灰度化处理、降噪处理和图像增强等操作，以提
高后续算法的准确性。
3.车牌特征提取
车牌特征提取是车牌自动识别系统的核心技术之一。车牌的特
征信息包括车牌颜色、字符边界等。通过角点检测、轮廓识别等
算法，可以有效提取出这些特征信息，以便后续的字符识别。
4.车牌字符识别
车牌字符识别是车牌自动识别系统的关键步骤之一。常用的字
符识别算法包括基于模板匹配的方法、基于神经网络的方法等。
通过训练样本和模型匹配，可以实现车牌字符的准确识别。
5.车牌信息保存
车牌信息保存是车牌自动识别系统的最后一步，需要将识别结
果保存至数据库，并进行必要的处理和存储。保存的信息包括车
牌号码、车辆颜色、车辆型号等，为后续的查询和使用提供方便。
三、技术挑战与应对措施
1.光线变化问题
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基于机器视觉的车牌自动识别系统设计与实现--第4页
在实际应用中，环境光线可能存在变化，这会对车牌图像的质
量产生影响，从而影响车牌的识别准确性。针对这个问题，可以
通过合理的光源配置和图像预处理算法来提高图像质量。
2.车牌字符多样性问题
车牌字符由于不同的地区存在差异，字符的样式和布局也会有
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