西安工業大學北方資訊工程學院
畢業設計(**)開題報告
題目：基於數字處理的校園車輛通行管理系統設計及實現
系別: 電子資訊系
專業: 通訊工程
班級: b090310
姓名: 張艷麗
學號: b09031046
指導教師: 郭錦
2023年12月25號
一、題目背景和意義
近年來國內高校呈現出來的多校區辦學、開放式辦學模式，使得穿梭於高校校園的各種機動車輛越來越多，車輛的出入管理成為一項重要工作，如何讓管理人員及時了解每一輛車的詳細資訊，有效識別合法及非法車輛，提高合法車輛的通行效率，杜絕非法車輛的出入，成為各個高校急需解決的乙個難題。對北信學院現有的機動車輛出入管理系統進行調研，發現每天進出學院的車流量非常大，其中包括學院內部教職工的車輛，更有相當大一部分的校外來學院辦事的社會車輛，無論是校內車輛還是校外車輛，目前均採用傳統的人工身份認證方式進行出入管理，該種方式既費時、低效，又不能共享資訊，不利於全域性管理，更重要的是面對身份複雜的社會車輛，人工認證的方式很難快速、精準的確認車輛的身份資訊，從而給高校校園帶來了嚴重的安全隱患，威脅了師生員工的生命和財產安全，妨礙了「平安校園」和「和諧校園」的建設。當前高校校園車輛出入管理模式的改革迫在眉睫。
針對高校校園機動車輛進出管理所存在的問題，提出了一種基於車牌識別技術的車輛出入管理系統，該系統能夠自動識別進出校園車輛身份資訊，並自動記錄車輛進出時間，提高車輛進出校園的自動化、安全性，做到車輛出入有據可查，有據可依，在提高安全性的前提下，降低管理人員工作的難度和強度。
在這種智慧型交通系統中，車牌自動識別系統是乙個非常重要的發展方向。車牌自動識別系統簡稱alprs或lprs，該系統可以對車輛進行自動登記、驗證、監視、報警。系統應用場合包括：
高速公路，校園，智慧型小區、智慧型停車場管理，車牌驗證，車流統計等。同時，汽車牌照自動識別的基本方法還可以應用到其他檢測和識別領域，所以車牌自動識別問題已成為現代交通工程領域中研究的重點和熱點問題之一。
車牌識別系統是一項科技含量很高的多種技術結合的產品，主要有計算機視覺、數字影象處理、數字**處理、模式識別等技術組成。也是智慧型交通系統的核心技術，產生於60年代。在80年代，由於城市交通問題日益嚴重，美國和歐洲許多國家投入了大量的人力和物力，建立了自動化高速公路網，安裝了攝像、雷達探測系統和光纖網路，建立智慧型交通系統。
在美國、歐洲、日本等發達國家
的帶動下，世界各國也開始簡歷智慧型交通系統。由於公路車流量日益增大、道路交通日益擁擠，車輛管理相對越來越困難，因此各個發達國家和發展中國家都在積極建設適應未來交通運輸需求的智慧型交通系統。
二、國內外相關研究情況
從20世紀90年代初，國外就已經開始了對汽車牌照自動識別的研究，其主要途徑就是對車牌的影象進行分析，自動提取車牌資訊，確定汽車牌號。在各種應用中，有使用模糊數學理論也有用神經元網路的演算法來識別車牌中的字元，但由於外界環境光線變化、光路中有灰塵、季節環境變化及車牌本身比較模糊等條件的影響，給車牌的識別帶來較大的困難。
國外的相關研究有：j barroso提出的基於掃瞄行高頻分析的方法和i.t.
lancaster提出的類字元分析方法等。為了解決影象惡化的問題，目前國內外採用主動紅外照明攝像或使用特殊的感測器來提高影象的質量，繼而提高識別率，但系統的投資成本過大，不適合普遍的推廣。車牌識別系統中的兩個關鍵子系統是車牌定位系統和車牌字元識別系統。
關於車牌定位系統的研究，國內外學者已經作了大量的工作，但實際效果並不是很理想，比如車牌影象的傾斜、車牌表面的汙穢和磨損、光線的干擾等都是影響定位準確度的潛在因素。為此，近年來不少學者針對車牌本身的特點，車輛拍攝的不良現象及背景的複雜狀況，先後提出了許多有針對性的定位方法，使車牌定位在技術和方法上都有了很大的改善.然而現代化交通系統不斷提高的快節奏，將對車牌定位的準確率和實時性提出更高的要求。
因而進一步加深車牌定位的研究是非常必要的。
三、本課題研究的主要內容和擬採用的研究方案
1主要內容：由於車輛牌照是機動車唯一的管理識別符號號，在交通管理中具有不可替代的作用，因此車輛牌照識別系統應具有很高的識別正確率，對環境光照條件、拍攝位置和車輛行駛速度等因素的影響應有較大的容閾，並且要求滿足實時性要求。該系統是計算機影象處理與字元識別技術在智慧型化交通管理系統中的應用，它主要由影象的採集和預處理、牌照區域的定位和提取、牌照字元的分割和識別等幾
個部分組成。
2研究方案：首先，就是系統初始化，主要就是將系統變數的初始化，與資料庫的連線。接下來，進行車輛的檢測與車輛影象的擷取，週期性的從ccd攝像機採集影象並處理，檢測有無車輛通行，沒有的話就修正環境底色，重新進行採集影象。
用來對車牌的定位與提取：這步是系統的關鍵部分，當前車牌定位與提取的方法很多，但由於車牌顏色基本固定，所以可以用車牌彩色資訊的色彩分割方法，可以將之轉化為二值影象來處理，但二值處理往往存在一定的干擾，因此，為了提高車輛的識別需要進行去噪處理，來更準確地提取車牌，通行時，如果該車輛是本學校的的或者已經登記的，則自動開啟控制道閘，允許通過，否則的話，就不允許通行，並提示車輛的登記，將相關資訊，新增到資料庫並允許通行。
3系統設計流程圖如圖1所示。
圖1 系統流程圖
四、本課題研究的重點及難點，前期已開展工作
重點難點在於對車牌的定位於提取，因為汽車駛來的方向不同，這樣就會導致採集到的影象中車牌可能是傾斜的，這就要根據車牌影象中左右兩邊的黑側畫素的平均高度進行辨別，
掌握的基本知識；就是對數字圖形處理以及資料庫課程理論的學習，以及access資料庫軟體和matlab軟體環境的熟悉以及部分簡單的操作，
五、完成本課題的工作方案及進度計畫（按周次填寫
1、17周—20周：參考相關資料，熟悉了解相關背景知識，進行總方案的設立，做好準備作
2、1周—8周：進一步熟悉系統工作過程，開始最詳細的內容規劃，並翻譯與課題相關的英文資料
3、9 周—12周：實施方案，開始建立資料庫，並進行程式編寫
4、13周—14周：條件允許的話，可以進行模擬的測試。
5、15周—18周：完成畢業**，並準備畢業答辯。
指導教師意見（對課題的深度、廣度及工作量的意見）
指導教師年月日
所在系審查意見：
系主管領導： 年月日
參考文獻
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