图 4。21 实验结果 2 字符 1 图 31

图 4。22 实验结果 2 字符 2 图 31

图 4。23 实验结果 2 字符 3 图 32

图 4。24 实验结果 2 字符 4 图 32

图 4。25 实验结果 2 字符 5 图 32

图 4。26 实验结果 2 字符 6 图 32

图 4。27 实验结果 2 字符 7 图 33

表 2。1 常见颜色的 RGB 值 5

表 2。2 各种图像颜色深度 5

表 2。3 中国车牌构成 7

表 4。1 主要软件用途 20

表 4。2 车牌识别主要函数表 24

1 绪论

1。1 研究背景

随着人类科学技术的进步和经济的快速发展，人类对于车辆的使用越来越普遍，随之产生 的交通道路拥堵的问题也越来越严重。早在 30 年前，许多发达国家就为了解决这一现实问题而 提出了一个概念——智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，ITS）。ITS 是指利用人 类先进的自动控制技术、计算机技术、传感技术、网络技术、电子通讯技术，通过计算机来控 制车辆、交通和道路，并向人类提供相当舒适、安全和高效的交通系统。

车牌识别（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）系统，是上述智能交通系统的一个非 常重要的组成部分。VLPR 的主要功能是使用摄像设备采集原始车辆图像，然后通过采用相应 的人工智能、机器视觉、图像处理等技术，在原始图像中检测出车牌的位置并提取车牌,继而对 车牌字符图像进行分割，并使用字符识别技术识别出车牌中的字母、数字以及各种国家的特定 字符，最后得到车牌号码。

车牌识别系统在当下有着相当重要的意义和广泛的应用前景。其主要有以下四个方面的应 用：(1)。 城市交通管理和控制；(2)。 收费站监控；(3)。 小区入口停车场入口管理；(4)。 高 速公路卡口监控。这些应用能够实现车辆自动管理的功能，为交警部门高效地监管和抓捕部分 违法车辆提供便利，节省大量的物力、人力和财力。除此之外，通过动态管控道路状况，可以 缓解交通需求矛盾的进一步加剧，满足新时代对治安、刑侦等新形式下的业务需求[1][2]。

1。2 国内外研究现状

1。3   本课题主要工作

本课题完成的主要工作为一种有效的车牌识别算法的 C++程序设计，并最终在 ARM 嵌入 式平台加以实现。本课题采用以 ARM 为核心的开发板作为系统的硬件平台，通过移植必需的 操作系统和软件开发库，在此嵌入式平台上实现所设计的车牌识别算法。

本课题的主要研究内容围绕以下几个方面展开：一、基于 OpenCV 开源库，使用 C++语言 实现车牌识别算法中的主要功能模块，包括车牌图像预处理、车牌的定位、字符分割、字符识 别等；二、在 ARM 开发板上移植 Linux 操作系统、QT 图形化界面库和 OpenCV 计算机视觉

库，搭建识别算法所需的嵌入式平台；三、编写嵌入式程序对识别算法进行嵌入式平台的移 植，并实现相应的用户界面完成嵌入式车牌识别的设计。

1。4 本文结构安排 OpenCV车牌识别技术在嵌入式系统上的开发与实现(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_84805.html