基于机器视觉的车辆识别与车牌识别系统设计

2023年11月28日发(作者：大众高尔夫嘉旅2021款)

基于机器视觉的车辆识别与车牌识别系统设

计

近年来，随着物联网技术的发展，机器视觉技术也越来越受到关注。机器视觉

是指用计算机和相应的设备模拟人类视觉，通过对图像和视频的处理，提取出其中

的信息，实现目标检测、目标跟踪、图像分割等一系列功能。在交通管理领域，基

于机器视觉的车辆识别与车牌识别系统已经成为一个应用广泛、效果卓越的领域。

一、车辆识别系统的设计原理和流程

车辆识别系统主要是由相机模块、图像采集模块、图像预处理模块、特征提取

模块等几个组成部分构成。相机模块用来捕捉场景中的图像，图像采集模块用来对

图片进行采集和处理，图像预处理模块则用来对采集到的图像进行去噪、滤波、增

强等操作，以保证后续的处理的准确性。特征提取模块是整个系统的核心部分，它

可以将图像中的目标（车辆）与背景分离开来，并提取出目标特征，以便后续的分

5.目标特征提取：针对目标的特征进行提取，如车辆颜色、车型等特征信息。

提取出的特征信息将作为后续的分类器输入。

6.目标分类识别：将目标特征与预先训练好的分类器进行比较，通过匹配度评

估目标是否是指定车型。

7.结果输出：输出识别结果，包括车辆的基本信息、车牌号码等信息。

二、车辆识别系统的应用场景

车辆识别系统主要应用于以下领域：

1.交通管理领域：车辆识别系统特别适用于停车场管理、道路监控、交通安全

等领域。通过车辆识别系统，可以对道路上的车辆进行自动化管理，有效提高道路

3.车牌提取：针对车牌的形态和特征，进行车牌的提取和分割。利用理解板膜

形态学、Sobel算子等常用算法，可以高效地实现车牌的定位和提取。

4.字符分割：将提取出的车牌切割成单独的字符，并将其进行归一化、尺寸统

一化处理。

5.字符识别：通过基于深度学习、神经网络等算法，对字符进行识别，进而完

成车牌的识别和比对。

4.结果输出：输出车牌号码等相关信息，完成目标车辆的识别任务。

四、车牌识别系统的应用场景