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基于Opencv的车牌号识别与数据分析系统的设计文献综述

 2020-06-03 10:06  

一、系统开发的背景及意义

随着经济的发展,国内机动车辆数急剧增长,大学内的车流量也随之变大,这给学校的管理带来了很大的麻烦。若不加以管理统计及合理安置,势必将干扰学校教学、科研活动的正常开展。拟开发系统在记录教职工车辆进出校园的时间和停放时间的同时,应科学合理的对外来车辆就进行有效管理,尤其是每逢开学季、毕业季等面临的大车流进出。如果投入人力进行一一登记又费时费力,因此通过摄像头获取图像,自动识别车辆号码,并加以分析及分类科学引导和管理,便显得简单并且异常重要。

本课题研究的意义在于通过计算机和程序如何正确的识别车辆号码以及时间段,并对这信息进行一定程度上的分析,以此来给学校的管理提供一些帮助。现在大部分学校都是通过在校门口设立一车一杆、人为换取通行证的方法,该方法由于对车辆没有进行号码和时间上的统计,因此存在很多不确定的因素。而该系统在节约人力的同时,还能对车辆信息进行储存和分析,例如根据存入的车牌号进行统计,建立数据历史档案及紧急情况回溯;统计分析不同时段的车辆进出情况,供校园安全部决策;统计长期滞留校园及过夜车辆,及时预警;和学校人事库关联,协助于教职工上下班考勤;外来车辆的停留时间及收费管理;学校车流量饱和程度预警等等。这些功能不仅对于有助于学校对于车辆的管理,而且对于外来车辆也是一种保护和验证。

现在机动车号牌识别软件主要有基于OpenCV的车牌识别、OCR车牌识别、SupPlate车牌识别和大规模神经网络识别等,其大部分都是用于交通系统,因此对于硬件条件,如摄像头的分辨率、触发设备(监测车辆是否进入视野)、照明设备等等都有很高的要求。而基于OpenCV的车牌识别在处理静态图像上更为优秀,由于进出校园的车辆车速慢,车辆图像也能近距离拍摄,因此即使设备最低采用130万像素的摄像头,也可以相对准确地识别出车牌号。同时,OpenCV的代码源也是开放的,因此成本较低。因为识别采用字符分割技术,以致于车牌污损、反光、光照不均等原因都可能使车牌图像交差,车牌边框和铆钉也会造成分割不正确,还有天气因素如大雾等等,都会使识别产生错误,所以本论文的选题是建立在已获取满足要求的车牌图像的基础上进行识别并加以分析的。对于数据分析,则是根据存入的车牌号进行统计,建立数据历史档案及紧急情况回溯;统计不同时间段的车辆进出情况,供学校安全部决策;统计长期滞留校园及过夜车辆,及时预警;以及学校车流量饱和程度预警等。

本次毕业设计旨在实现一款简单实用的车牌号识别和数据分析系统,本系统采用Visual Studio开发工具和MySQL数据库技术,为了能够更好地识别图像和提高数据的准确率,从而使用了OpenCV函数库。而基于OpenCV的车牌号识别,就是通过OpenCV实现最简单的数字识别,以此将图像中的车牌号识别出来,并将相关数据存入数据库,以供分析,从而有助于校方进行教职工车辆登记与匹配、外来车辆的统计与管理,以及根据车流量对停车位和停车路线进行合理分配。

因此,将车牌号电脑识别与车辆管理很好的结合起来,开发出一套相对完整的系统,对于学校车辆的管理是十分有帮助的。

二、课题涉及技术

1.C#语言

C#是一种简单的、安全的、稳定的、优雅的,由C和C 衍生出来的面向对象的编程语言,它在继承C和C 强大功能 的同时去掉了一些它们的复杂特性,并且能够融入Pascal、Java、VB等其它语言。

2.Visual Studio开发工具

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