一、课题介绍
随着汽车数量的增加,城市交通状况日益受到人们的重视,如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。智能交通系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测,提取有关交通数据,达到监控、管理和指挥交通的目的。因此,它已成为世界交通领域研究的重要课题。 车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下,由计算机自动完成车牌的识别,从而降低交通管理工作的复杂度。
该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统,带有丰富的人机交互GUI界面。目前毕业设计选题中,传统车牌识别不易得到高分,必须要在此基础上有所创新方得可以避开其他雷同课题,,不会轻易被导师被否决。因此建议在车牌识别基础上加入出入库,判别是否为库内车牌,并且实行计时收费。整个设计在一个GUI界面上完成。
传统基础版:中规中矩的车牌识别
靓点1版本:可做成 复杂背景的车牌识别
靓点2版本:可做成 具备判断是否为库内车牌的车牌识别,并且计时计费(本课题)
靓点3版本:可做成 具备语音播报的车牌识别
二、基本流程
车牌识别部分:
①图像预处理:在整个车牌识别系统中,由于采集进来的图像为真彩图,再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因,图像质量并不高,其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别,所以在进行车牌分割和识别处理之前,需要先对车牌图像进行图像预处理操作。
②车牌定位:首先对车牌的二值图片进行形态学滤波,使车牌区域形成一个连通区域,然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选,获取车牌区域的具体位置,完成从图片中提取车牌的任务。
③车牌分割:首先对车牌进行水平投影,去除水平边框;再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知,与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔,与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度,并以此为依据对 车牌进行分割。
④字符识别:本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中,首先建立标准字库,再将分割所得到的字符进行归一化,将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较,最后把误差最小的字符作为结果显示出来。
出入库部分:
①汽车入库记录北京时间,车库位数减一;
②汽车出库记录北京时间,车库位数加一;
③计算停车时长,按标准计算停车费用;
三、GUI设计图(学习好GUI,有助于毕业后从事UI界面设计类工作,如深圳创维,康佳,彩虹电视等需要大量该类岗位,适合女孩子居多,该类工作居于程序员和文员之间)

GUI界面设计图

GUI制作说明:GUI是MATLAB的人机交互式GUI界面,有GUI界面,所有操作可在一个界面上完成,可以为毕设增分不少。GUI可在MATLAB命令行窗口输入guide回车快速打开,GUI常用的控件有axes,edit,putton,text几个组件,不同组件之间通过回调函数来进行连接,触发操作,可教学GUI制作,以及友情推荐同类岗位工作。

四、代码附录
1、车牌载入
[filename,filepath]=uigetfile(‘.jpg’,‘输入车牌图像’);% 直接自动读入%
file=strcat(filepath,filename); %strcat函数:连接字符串;把filepath的字符串与filename的连接,即路径/文件名
I=imread(file);
axes(handles.axes1)%让车牌显示在axes1控件中
imshow(I)%显示
title(‘车牌’)

2、图像预处理
I1=rgb2gray(I); %灰度处理
I2=edge(I1,‘roberts’,0.15,‘both’); %边缘检测
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se);
se=strel(‘rectangle’,[25,25]);
I4=imclose(I3,se); %闭运算,去除杂质影响
I5=bwareaopen(I4,2000); %膨胀操作

3、车牌定位
[y,x,z]=size(I5);
myI=double(I5);
tic
white_y=zeros(y,1);
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)
white_y(i,1)= white_y(i,1)+1;
end
end
end
[temp MaxY]=max(white_y);
PY1=MaxY;
while ((white_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((white_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))
PY2=PY2+1;
end
IY=I(PY1:PY2,:

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