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停车场中车牌识别系统的研究与实现的中期报告
一、问题的背景和意义
随着汽车数量的增加，停车管理也越来越得到了重视。传统的停车场管理方式需要人工进行停放指导和计费，这样不仅效率低下，而且容易产生诸如私自追加费用等不正当行为。车牌识别系统是一种新兴的停车管理方式，它可以通过数字图像处理技术，实时识别车牌号码，并与数据库中的信息进行比对，完成停车场的进出管理、计费等工作。
二、研究内容
本研究旨在实现一个基于数字图像处理技术的车牌识别系统，主要研究内容包括以下几个方面：
1.车牌检测
首先需要通过图像处理技术，从摄像头采集的图像中检测出车牌位置。这一步主要使用的是图像分割和形态学操作。
2.字符分割
在车牌检测成功后，需要进一步将车牌中的字符分离出来。该步骤是整个识别流程中最关键的步骤，主要使用的是图像处理的边缘检测和形态学运算。
3.字符识别
在完成字符分割后，需要将分离出来的字符进行识别。本研究将采用模板匹配的方式进行字符识别，该方法基于已知的字符模板和待识别的字符进行匹配，以求得最佳匹配结果。
4.数据库管理
在完成车牌识别后，需要将得到的车牌信息与系统中的数据库进行比对，以确定是否有权限进入停车场。同时，还需要进行计费等操作。因此，需要开发相应的数据库管理系统。
三、实现方法
本研究将采用Python语言进行编写，并使用OpenCV和Tensorflow等开源图像处理库进行开发。具体的实现流程如下：
1.车牌检测
使用OpenCV对图像进行预处理，提取车牌区域，并使用形态学运算使车牌区域与周围环境分离。
2.字符分割
在得到车牌区域后，使用Sobel算子进行边缘检测，并应用形态学操作对边缘进行增强。然后，根据字符间的空隙分离出每个字符。
3.字符识别
使用Tensorflow进行字符识别，训练模型时使用的是MNIST数据集。在测试时将待识别的字符与模型进行比对，得到最佳匹配结果。
4.数据库管理
本系统将使用MySQL数据库对车牌信息进行管理，使其能够与停车场系统进行联动。同时，还需要支持在线支付等功能。
四、预期成果
本研究旨在实现一个基于数字图像处理技术的车牌识别系统，预期成果包括以下几个方面：
1.实现车牌检测、字符分割、字符识别和数据库管理等关键功能。
2.构建一个准确率较高、稳定性较好的车牌识别系统。
3.针对实际停车场使用环境进行测试和优化，以便实现更好的用户体验和服务。
五、已完成工作
目前已完成车牌检测和字符分割两个模块的开发，并进行了初步测试。车牌检测的准确率较高，字符分割效果也较好，但在特定情况下仍存在漏判和误判的问题。后续将进行优化工作，争取进一步提高系统的准确率和稳定性。