隨著信息時代的到來，現代智能交通系統(tǒng)能夠很輕易的識別出汽車牌照，這是智能交通管理的標志之一。智能交通管理系統(tǒng)的牌照識別集合了圖像采集和預處理、車牌定位技術、字符分割和字符識別等相關技術。其中，車牌定位、字符分割和字符識別是關鍵的技術，也是本次畢業(yè)設計的難點所在。正確利用好這三種關鍵技術，將有助于牌照識別的實時性和準確性，對于智能交通系統(tǒng)的實現有著決定性作用。在MATLAB軟件開發(fā)環(huán)境下，系統(tǒng)對圖像進行預處理、然后將預處理后的圖像進行定位分割，后識別出相應牌照上的字符，這樣就可以模擬設計出汽車牌照識別系統(tǒng)。本文的圖像預處理模塊是將圖像灰度化和用Canny算子進行邊緣檢測，汽車牌照定位依據是它的顏色特征，使用MATLAB中的Radon函數和Imrotate函數來進行車牌矯正；分割字符時，需要先找到連續(xù)的文字塊，然后根據長度大小來確定是否分割，假如所找到的連續(xù)文字塊的長度大于閾值，那么就表示可以對此文字塊進行分割。并且為了能對車牌上的字符進行正確的識別，本文將采用BP神經網絡算法。后設計GUI界面，使界面更加簡潔明了，便于操作。根據實驗得出的結論，這種方式可以對藍色的車牌進行、的識別，同時，也對光照、旋轉和噪聲表現出很好的魯棒性，定位精度和識別正確率甚至可以超過90%。

主要功能

1、出入管理系統(tǒng)

無人值守、各通道機器人立運行，管理車輛正常出入、自主計費。

2、主、副車牌識別系統(tǒng)

在傳統(tǒng)單識別攝像頭基礎上采用雙重識別車輛識別率，同時有效防跟車、誤識別，冗余保障。

3、自助繳費模塊

場內、出場、支付寶掃碼支付；

出場車主展示、支付寶付款碼支付（解決車主手機無4G網絡情況下支付）；

出場現金支付。

4、發(fā)票發(fā)放模塊

車輛出場自助領取定額紙質發(fā)票。

5、車道全景視頻監(jiān)控系統(tǒng)

實時顯示各出入口運行畫面情況，接入視頻分析技術當通道有人員異常聚集、闖入時系統(tǒng)自動報警提示。

6、優(yōu)惠打折系統(tǒng)

商戶可對收費車輛提供自定義多樣的打折優(yōu)惠方案。

7、車型比對系統(tǒng)

車輛出場時，系統(tǒng)自動對車輛出入場車輛圖片進行配對分析，車輛安全。

8、無牌車系統(tǒng)

多種出入方式可以選擇：掃描入場、出場/輸入手機號碼代替車牌車入場、出場/領取紙質憑條入場、出場。

9、語音播報系統(tǒng)

車場根據不同類型、不同場景自定義播報對應提示語。

人臉識別考勤機是一種新型的存儲類考勤機，只需收集職工 的面像并樹立檔案，當職工上下班站在人臉識別考勤機的識別區(qū)域內，考勤機上就會快速的記載考勤情況并保存記載。下面小編給我們介紹一下人臉識別考勤機分類。指紋考勤：這個就是我們現在用的***多的方法，有點在于識別效人臉識別門禁：人臉識別門禁是基于的人臉識別技術，結合成熟的ID卡和指紋識別技術而推出的安全實用的門禁產品。產品采用分體式設計，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內外分離，實用性高、安全可靠。

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備技術難度。

幾乎所有高新科技都可促進其發(fā)展，尤其是信息時代的來臨，更為該發(fā)展提供契機。安防工程的技術要點包括入侵報警系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、出入口控制系統(tǒng)以及電子巡查系統(tǒng)四
目前道路交通壓力劇增，如何緩解車輛過多的壓力是智慧交通研究中心的關鍵一環(huán)。而智慧交通是旨在建立起一種大范圍、、實時、準確、的交通運輸管理系統(tǒng)，進而成為可以有效地利用現有交通設施、減少交通負荷和環(huán)境污染、交通安全、提高運輸效率的重要手段。

移動端車牌識別實現的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調整等。

車牌定位：在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。