智能交通中的车牌识别技术详解

"车牌识别设计文档1" 这篇文档详述了第八届“中国软件杯”大学生软件设计大赛中关于车牌识别系统的开发说明。车牌识别系统是利用计算机视觉、数字图像处理和模式识别技术来自动识别车辆的车牌信息，是智能交通系统的重要组成部分。该软件基于OpenCV开源框架构建。 在设计中，首先对车牌进行定位，这是通过OpenCV的Haar级联分类器和OpenALPR的Train-Detector训练模型来完成的，能有效应对复杂环境。接下来是车牌字符分割，采用了改进的垂直投影算法，可以准确分割出单个字符。最后，字符识别阶段利用了CNN卷积神经网络，通过训练网络识别34种不同的字符，实现对车牌号码的识别。 需求分析部分，功能性需求主要包括两个方面：一是读取并分析本地图片，识别出车牌并将结果输出到文本；二是识别出图片中的车牌号码，支持中国的蓝、黄、绿三种颜色车牌。非功能性需求则规定了系统的内存消耗不超过1GB，且需在Windows7及以上操作系统上运行。 在软件总体设计上，文档提到了执行流程图和系统详细说明。图像处理环节包括了灰度化、轮廓提取、自适应二值化、角点检测以及形态学操作。这些步骤利用了OpenCV提供的函数，如`cvtColor()`用于灰度化，`findContours()`用于轮廓提取，`adaptiveThreshold()`用于自适应二值化，`CornerEigenValsAndVecs()`用于角点检测，以及膨胀和腐蚀操作。 在车牌定位阶段，利用了预先训练好的基于Haar级联分类器的目标检测器，该检测器能够识别出图像中的车牌区域。这种方法依赖于特征丰富的训练样本，以提高在不同场景下的定位准确性。 这个设计文档提供了车牌识别系统的技术实现细节，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别的核心算法，以及对系统性能和兼容性的要求。这些内容对于理解和开发类似的车牌识别系统具有重要参考价值。