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基于机器视觉的车牌自动识别系统设计
与实现

车牌自动识别系统是一个基于机器视觉技术的应用系统，通过
对车辆的车牌进行图像采集和识别，实现自动识别车辆信息的目
的。本文将从系统设计与实现两个方面，详细介绍基于机器视觉

的车牌自动识别系统的工作原理、流程和关键技术。

一、系统设计

1.系统需求分析

在设计车牌自动识别系统之前，首先需明确系统的需求。该系
统主要需要完成以下功能：车牌图像采集、车牌图像预处理、车

牌特征提取、车牌字符识别、车牌信息保存等。

2.系统架构设计

车牌自动识别系统的整体架构可以分为硬件和软件两个部分。
硬件包括相机、光源、图像采集设备等；软件包括图像处理算法、

车牌识别算法、车牌数据存储等。

3.系统流程设计

车牌自动识别系统的流程主要包括图像采集、图像预处理、车

牌识别等环节。具体流程如下：
（1）图像采集：通过相机对待识别车辆进行拍摄，获取车辆

的车牌图像。

（2）图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括灰

度化、去噪、图像增强等操作，以提高算法的鲁棒性。

（3）车牌特征提取：通过特征提取算法，对预处理后的车牌
图像进行角点检测、轮廓识别等操作，从中提取出车牌的特征信

息。

（4）车牌字符识别：结合机器学习算法和模式识别技术，对

车牌的字符进行识别，以获取车牌的具体信息。

（5）车牌信息保存：将识别结果保存至数据库，并进行必要

的数据处理和存储，以供后续查询和使用。

二、系统实现

1.图像采集

图像采集是车牌自动识别系统的第一步，需要选择合适的相机
和图像采集设备，并进行合理的设置，以保证采集到的图像具有

良好的质量和清晰度。

2.图像预处理
图像预处理是车牌自动识别系统的关键步骤之一。在图像预处
理中，需要进行灰度化处理、降噪处理和图像增强等操作，以提

高后续算法的准确性。

3.车牌特征提取

车牌特征提取是车牌自动识别系统的核心技术之一。车牌的特
征信息包括车牌颜色、字符边界等。通过角点检测、轮廓识别等

算法，可以有效提取出这些特征信息，以便后续的字符识别。

4.车牌字符识别

车牌字符识别是车牌自动识别系统的关键步骤之一。常用的字
符识别算法包括基于模板匹配的方法、基于神经网络的方法等。

通过训练样本和模型匹配，可以实现车牌字符的准确识别。

5.车牌信息保存

车牌信息保存是车牌自动识别系统的最后一步，需要将识别结
果保存至数据库，并进行必要的处理和存储。保存的信息包括车

牌号码、车辆颜色、车辆型号等，为后续的查询和使用提供方便。

三、技术挑战与应对措施

1.光线变化问题
在实际应用中，环境光线可能存在变化，这会对车牌图像的质
量产生影响，从而影响车牌的识别准确性。针对这个问题，可以

通过合理的光源配置和图像预处理算法来提高图像质量。

2.车牌字符多样性问题

车牌字符由于不同的地区存在差异，字符的样式和布局也会有
所不同，因此对车牌字符的识别具有一定的挑战性。在实现过程
中，可以采用机器学习和模式识别技术，通过训练样本和模型匹

配的方式，提高字符识别的准确性。

3.大规模数据处理问题

车牌自动识别系统通常需要对大量的车辆数据进行处理和存储，
这对系统的性能和稳定性提出了挑战。针对这个问题，可以采用
合适的数据库方案和分布式存储技术，以提高系统的处理能力和

运行效率。

综上所述，基于机器视觉的车牌自动识别系统在车辆管理和交
通监管方面具有广泛的应用前景。通过合理的系统设计和关键技
术的实现，可以实现高效、准确的车牌自动识别，为社会的可持

续发展提供有力的支撑。