一、智能化车牌识别系统研究（论文文献综述）
毕昕远[1]（2021）在《大型停车场智能反向寻车系统的设计》文中认为在国家经济与科技水平飞速发展的今天,拥有一辆私人乘用车已经不再是难以实现的梦想,鉴于我国人口基数大,乘用车数量也呈现出爆发式的增长态势,现有停车场不管是在数量还是在大小上都满足不了日益增长的车位需求,停车场朝着面积更大、出入口数量更多的方向发展,但大型停车场中结构复杂、方向难辨,导致返回寻车的车主很难找到自己的车位,既浪费时间,又降低了停车场的用户使用好感度,因此出现了反向寻车难问题。为了解决如上问题,本文在分析研究国内外相关技术发展与应用的基础上,提出了一种大型停车场智能反向寻车系统,可以在不影响车主进场停车的情况下帮助车主实现快速的反向找车,主要研究内容如下:本系统由车位信息采集终端节点、数据集中器、中心服务器以及Android反向寻车客户端组成。车位信息采集终端节点中使用超声波测距模块检测车位车辆;图像传感器模块负责采集车位图像并将图像交由处理器进行识别,在传统的车牌识别方法上添加补光增强处理,使用Retinex理论对拍摄到的车牌图像做优先处理,经过Matlab2014a平台仿真并与传统方法进行对比,证明其具有较好的识别效果;搭载Zigbee模块将终端节点组网后再将车位数据通过安放在大型停车场各分区的数据集中器上传到SQL Server数据库中;研究对比路径规划算法,对不同影响因素作为权值进行建模与仿真,最终采用基于时间为权值的Dijkstra算法实现最短路径的分析;通过Visual studio软件平台开发并实现PC端大型停车场管理系统,协助工作人员管理停车场;对Android客户端进行设计,将停车场地图通过Arc GIS for Server发布为服务,并在Android Studio中部署Arc GIS for Android访问地图数据,车主在Android客户端中进行起始点与终点定位后即可通过Android手机实现反向寻车。本系统的提出对现有的智慧停车场解决方案起到促进作用,能有效节省车主寻车时间,实现反向寻车既安全又智能、高效,并且通过大型停车场管理系统对停车场进行监管,具有很大的实用意义。
孙曜[2]（2020）在《智能停车场信息管理系统设计与实现》文中指出近年来随着汽车制造研发产业的发展,汽车数量迅速增多,停车难成了有车一族不得不面对的一大难题,针对传统停车场的不足而设计的现代化智能停车场则是解决这一难题的有效途径之一。智能停车场是现代化城市建设中不可或缺的设施,它可以有效的解决乱停车造成的停车混乱的问题,促使停车正规化,也能减少车主担心车被盗的担忧,这直接关系的城市的现代化程度,智能停车场信息管理系统直接影响停车场管理的便捷性与高效性。是现在智能停车场中的极为重要的一部分。本系统采用Visual Studio平台开发Windows操作系统下面的停车场信息管理系统,以数据库为中心,实现整个停车场的信息智能化管理。主要研究内容包括:1)车牌定位和识别。系统采用基于色彩纹理的方法对车牌进行定位,在此基础上加以BP神经算法处理识别结果,得到识别出的车牌号;2)最优路径算法。根据目前停车场状况,采用A*算法改良算法,分析出需停车辆到各个车位的权值,综合比较,从而找出最优路径;3)信息处理。基于SQL Server平台对停车场信息进行信息管理、信息交流、信息导出,对停车信息智能化管理;4)安全管理。为了保证用户隐私,提高停车场安全性,必须对用户信息进行加密保护,所以要对用户以及相关管理人员进行身份验证。在软件上,采用高效的C#编程语言,完成的系统的各项功能,实现停车场日常管理智能化。实验测试结果表明,通过使用信息管理系统,系统管理人员可以清晰的观察到停车场的实时状况,从而高效快捷的实现停车场各项管理。
徐锋[3]（2020）在《车牌识别算法研究与实现》文中提出近年来,随着机动车数量的飞速增长,交通拥堵、车辆肇事等交通问题越来越多,智能交通系统的需求越来越迫切。车牌自动识别系统因为功能全面,实用性突出,因此成为智能交通系统中的佼佼者。车牌识别算法在不断发展,但其仍有局限性,特别是在识别率和识别速率都尚待进一步优化。因国内汽车类型和规格十分复杂,车牌种类及颜色亦多种多样,位数也未进行完全统一。所以,对于算法智能化需求更高。同时,由于我国车牌字符还包括了汉字,这给车牌识别带来了更高的挑战。车牌自动识别算法包含多种,其中比较具有代表性的包括车牌号码自动定位算法、车牌号码字符识别算法、车牌号码字符分割算法。本论文主要研究利用软件处理图像的相关理论和技术,对涵盖车牌资料的图像展开规范化处理。本论文对车牌识别技术的算法进行了如下的研究:1.车牌定位算法。车牌定位算法多种多样,比较主要有基于边缘检测的方法、基于小波分析定位等。在对车牌进行定位之前需要先对车辆图像进行预处理,通过将车牌图片进行灰度化,通过阈值将其转化为二值图,使车牌信息能够凸显出来。通过比较中值滤波与均值滤波图像处理PSNR值可知均值滤波图像效果更佳。最后使用roberts算子将车牌位置定位出来为下一步字符分割打下基础。2.车牌字符分割算法。比较具有代表性的包括基于垂直投影的方法、聚类方法等。在做分割之前,由于使用垂直投影的方法,需要先对倾斜的车牌部分展开调整,将车牌水平矫正。之后去除车牌边框,特征图只剩下字母数字和汉字。最后通过垂直投影方法对字符展开规范化的分割,获取到单个字母、数字或汉字。3.车牌字符识别算法。其中比较具有典型意义的包括模板匹配法、支持向量机法等,本文对对其展开深入的分析,对两种识别算法进行对比,支持向量机的字符识别方法在识别率以及识别时间上更具优势。通过选取不同核函数,我们对比效率以及识别率,最后选取SVM的RBF核函数:C=100,σ2=1。本文探讨的算法在python进行了实现,python目前应用非常广泛,opencv也对其开放接口。Python代码中将其分为车牌定位模块、字符分割模块以及识别模块。通过main函数作为入口,输入多种场合获得的图像,并依次调用三个模块,训练以及使用svm模型来获取检测结果,得到的结果表明检测正确率高,检测可以达到实时的效果。
庄允[4]（2020）在《ZZ市智慧停车项目商业计划书》文中进行了进一步梳理在我国汽车保有量日渐攀升的社会背景下,停车管理方式的停滞不前,导致城市停车难、停车乱等问题接踵而至,加强城市停车管理现已成为当今社会关注的重要问题之一。面对现状,结合相关管理学专业知识,借助人工智能、物联网和大数据等多个领域的科学技术,搭建线上与线下相结合的智慧停车项目平台,无疑是科学有效地解决此类问题的最优途径。本文运用企业管理、营销管理、人力资源管理、财务管理等一系列管理学理论方法,对市场进行分析,拟定信息化技术企业智慧停车项目商业计划书,该项目能够适应市场需求、在短期内实现盈利,并且能够依靠科学管理方式提升城市交通智能化发展水平。本计划书以ZZ市区域停车管理为主要研究对象,对其外部社会背景、市场环境、竞争力等进行实践调研,结合信息化企业内部公司背景、核心技术优势与竞争力分析,对项目商业模式、盈利模式及财务进行整体分析,并对该项目可能存在风险进行预判,最终拟定出该商业项目计划并论证其实际可行性。同时,也希望该项目能够乘信息化高速发展的环境之势,结合企业核心技术与管理优势,搭建智能化、特色化平台,不断延伸其价值链,在树立品牌形象的同时,为城市智慧交通的发展贡献智慧与力量。
孙溢成[5]（2020）在《多种类车辆牌照自动识别系统的研究》文中研究说明随着社会经济的稳定发展,人们的出行方式也逐渐由公交地铁等公共模式向私家车等私人模式转变。为了节约时间和人力成本,汽车牌照自动识别技术越来越多的在小区、停车场、ETC等场合投入使用。车辆牌照自动识别系统主要包括车牌定位和基于灰度图像处理技术的车牌识别两个部分,工作流程为:对原图像进行处理、车牌定位、分割字符并通过BP神经网络进行学习训练和工作识别。该识别方法主要利用模板匹配法,由于场景、倾角、色差等潜在影响,在现实中对准确度有较高的要求,因此识别难度较大,随着技术的不断完善,在未来也有着更好的发展前景。
张有琴[6]（2020）在《基于图像处理的视频监控管理平台的设计与实现》文中提出近年来,人们对平安城市视频监控系统已进行了较多的设计与研究,但在实际的使用过程中,仍然存在一些不足,比如视频监控的部署主要以画面的播放、录像、回放为主,但是未考虑各个监控系统之间的信息关联,未能从视频中挖掘出有效的信息。另外,当治安和紧急案情发生时,系统不能及时应急反应,并且产生相应的告警,大大降低了工作效率。因此需要基于图像处理的智能监控平台,从海量的视频数据中识别出有效的信息变得极为重要。论文主要从以下七个方面进行研究和设计:（1）结合大数据技术解决了平安城市监控管理中的数据采集、传输、处理和存储问题。由于数据来源的不同采集数据的方式也有所不同;通过kafka流处理平台实现日志数据与图像数据的实时上传;利用Spark计算框架实现了对实时数据和历史数据的处理;采用My SQL数据库与HDFS文件存储方案,保证了数据的查询效率,并解决了历史数据的存储。（2）针对园区门禁功能。人脸检测使用Ada Boost+Haar算法,在人脸训练采用opencv自带的LBPH分类器。（3）针对车辆稽查布控功能。结合了图像处理技术。采用谷歌开发的Tensorflow第二代开源的机器学习系统,采用了LPRNet算法,该算法设计用于无需预先分段和随后的字符识别即可工作。解决了图像中字符分割的困扰。（4）论文中还少量涉及了图侦业务中的行为分析特性。图像侦控特性是整个系统的应用实体,负责图侦的所有业务,它由稽查布控特性、图像信息库特性、行为分析特性等组成,是整个系统的综合体。（5）最后阐明了虚拟卡口的管理。系统支持灵活管理虚拟卡口摄像机及所产生的告警,用户可以对这些虚拟卡口摄像机进行车牌识别,从而增加系统灵活性,节省成本。同时集中的消息中心界面,提高对告警信息的处理效率。（6）设计并实现了基于大数据的视频监控平台的可视化交互界面。使用web开发技术,为用户提供了web浏览器界面,方便用户可视化的浏览。目前该系统已经帮助公安完成多起案件的处理工作,也实现了犯罪的预防。但是仍然在不断的改进中。希望该系统能够普及,守护我们的安全。
叶聪[7]（2020）在《智能车库管理系统设计研究》文中研究指明随着人们生活水平的提高和汽车的普及,国内的汽车销量逐年增加,带来的交通问题也日趋严重,道路拥堵、事故频发、车位难寻等无不困扰着人们。虽然相关的车辆停取设施也在不断建设当中,但其建设速率明显不及车辆递增速率,为了解决车辆增加与车位不足的矛盾,急需一套高效的智能化车库管理系统,最大限度高效利用当前车库资源,从而改善交通状况,提高城市居民生活体验。论文首先分析了智能车库管理系统在国内外的研究及发展现状,随后对智能车库管理系统各组成结构进行分析,在前人的基础上,对当前车库管理系统提出了一系列改进,为后续的智能化城市交通建设提供了一定的帮助。本文主要的研究工作如下:（1）提出了基于BP神经网络的HSI空间车牌识别方法。首先采用Retinex图像增强算法对获取的原始车辆图像进行预处理,使得车牌信息在昏暗光线或烟雾的阻挡下更加突出,随后采用基于HSI颜色空间定位的方法对车牌进行定位并采用垂直投影的方法进行倾斜矫正和字符分割,并采用BP神经网络对预定字符进行训练并识别,最终以较短的时延及较强的鲁棒性实现车辆车牌的识别。（2）为了解决当前车库管理系统在车辆入库后处于无管理状态的不足,本文提出了基于改进蚁群的车库泊车引导方法,提供两种停车模式:自主选择车位以及自动选择车位。同时引入角度偏移函数和距离偏移函数,在自主选择车位模式下,当获取入口点以及目标车位坐标后,在预定车库模型中计算出距离最短且尽可能减少拐弯次数的停车路径;而在自动模式下,由系统自主选择距电梯口或者出口最近的空闲车位,并同样计算出距离短、弯道少的停车路径,从而节省时间,提高停车效率。（3）构建智能车库管理系统软件模型。介绍智能车库管理系统主体结构,从需求分析,功能设计、框架构建等步骤对系统的设计进行全面分析,并采用UML对系统进行建模,最后采用Web开发技术,以Java为脚本语言,编写系统程序并测试功能。通过仿真实验表明,本文提出的车库管理系统在提高存取车辆效率方面有较好的效果,为当前城市车辆拥堵、停车难提供了缓解方案。
程聃[8]（2020）在《复杂背景下的车牌识别研究》文中提出车牌识别系统是现代化智能交通系统组成部分中最为关键的一环,目前已经被广泛的应用到各种非限制户外场景,具有极大的应用价值和研究价值。当前的车牌识别系统在特定交通固定卡口场所和高速公路收费站等光照条件较好的场景下具有较高的识别率,但是仍然无法充分解决有雾天气、背景干扰、污水干扰、车牌倾斜等复杂背景下的车牌识别问题。如何在复杂背景下取得车牌识别的高准确率和高效率识别的平衡,是近年来众多车牌识别领域的学者研究的热点,复杂背景下的车牌识别问题仍然存在许多可待挖掘和完善的空间。为了提高复杂背景下的车牌识别的适应性,本文基于不同的识别算法展开研究,主要研究工作如下:首先在车牌图像去雾预处理和复原方面,针对空气存在的微粒形成的雾天天气车牌图像,对比分析了三种去雾滤波算法,选择在YCrCb空间下基于三边滤波的去雾优化算法作为主要算法,防止空气中的雾化现象对车牌定位阶段造成影响。其次,在车牌图像定位阶段,提出一种基于改进Canny算子和数学形态学相结合的车牌定位算法。对Canny边缘算子中的滤波器使用混合滤波器进行了替换,同时采用基于基于线性增强边缘处理和最大类间方差法获取最佳阈值,结合形态学处理更适用于做车牌定位。然后,在车牌字符的分割阶段,对两种经典模糊聚类算法进行分析,针对算法中采用的度量只有在样本数据的属性互相没有关联的情况下才适用,引入协方差因子进行算法改进,实现车牌字符的准确分割,实验测试结果表明车牌分割效果得到改善。最后,车牌识别阶段采用一种联合HOG特征和SVM算法相结合的车牌识别算法对车牌图像进行识别。通过车牌数据集的测试结果可以得出,本文设计的车牌识别系统能够满足复杂背景下车牌高识别成功率的要求。
高群惠[9]（2020）在《货车车牌识别及煤场车辆信息管理系统的设计与实现》文中研究表明煤炭在人们的生活和工业的生产当中都发挥着重要的作用,所以当今煤场中使用智能化管理已经成为了提高工作效率的潮流,而对于煤场当中运载煤炭的货车车牌的识别以及后期的管理也在整个煤场的智能化管理当中起到重要的作用,另外煤场当中往往由于煤渣以及灰尘的大量存在会造成空气当中形成雾霾现象。本文以上述的这些条件为背景,首先对获取的车牌图像进行图像去雾的步骤,随后对获得货车车牌去雾的图像利用图像处理知识对车牌来进行识别,最后针对煤场当的车辆复杂难以管理的情况设计并且实现了一套煤场车辆管理系统,用以对整个煤炭智能采样系统的补充,在一定程度上提高了车辆的管理性和煤场的工作效率。本文工作重点主要是对图像去雾算法的改进;找到识别速率快且准确率高的车牌算法,并加以利用;设计并实现一套煤场车辆管理系统。本文首先对传统的暗通道图像去雾算法进行分析,并提出了一种将RGB空间转换到T空间,随后利用引导滤波来进行处理,最后通过亮度、对比度的调节改进的图像去雾算法;在车牌的字符分割方面,在基于特征投影的方法上,加入字符长度的特征方法保证了分割过程的准确性;在车牌字符识别的部分,选用了基于SVM向量机和ECOC模型相结合的识别方法,在保证了识别速度的同时提高了识别的准确性;最后针对煤场存在车辆管理困难的问题,主要选择了Java语言进行开发,采用了Spring+Spring MVC+Mybatis框架、SQL数据库在WEB端设计并实现了一套煤场车辆信息管理系统。通过测试,发现车牌识别的准确率为90.87%可以达到要求,煤场车辆管理系统可以在WEB端正常的打开和工作,满足和实现了预期的效果。
刘庆淼[10]（2020）在《基于图像识别的物流车辆行驶中车距预警系统研究》文中提出近年来随着快递、快运、大车队、车货匹配平台的快速兴起,我国的物流业进入了高速发展期,此外,我国关于安全生产的“十三五”规划也对物流运输特别是重型车辆运输提出了更高的要求。当下引发物流在途运输事故的原因大致可以分为三类:物流车辆因素,司机个人因素与企业管理因素。目前物流车辆在运输途中事故频发,同时也为了提高物流车辆驾驶员的安全绩效,保证运输途中的行车安全,实时检测两车之间的距离变得十分重要。随着国家对物流的政策倾斜和扶持,智能化物流不断推进,以及目前机器学习与图像识别技术的发展,本文在已有的车辆距离检测方法基础上,根据在途物流运输车辆对前车车距实时性与准确性的要求,对车牌定位以及车距测量进行了研究。车牌定位是为后期的车距测量打基础,目前的研究难点在于运动中车辆的车牌精准定位,以及后期实时车距的精确测量。针对以上难点,本文提出一种基于图像识别、Caffe-SSD目标检测网络和三角相似算法混合设计的车距预警系统。该系统依据基于单目视觉公路交通安全车距检测的需要,选择以车牌为检测对象,研究一种利用车牌四角特征匹配的方法,以获得车牌的像素点坐标,进而利用视差原理,通过车牌像素宽度与车牌实际宽度来检测车辆间距离。本文首先分析了当前大型物流车辆的车距测量与预警现状,同时对车牌定位、车距测量、目标检测和卷积神经网络等相关技术进行了解研究。分析了当前物流车辆在车距预警方面的不足之处,提出利用基于图像识别的智能技术来解决车距预警问题。在完成预警系统总体设计的基础上,通过采集大量车牌数据,包括蓝底白字、黄底黑字、绿底白字等各类车牌,以及车牌遮挡、污损、阴影等特殊情况,考虑到天气环境的影响,需要在各类天气下采集车牌图像。训练得到车距预警模型后,在测试中对模型进行改进和优化,通过模型的定位速度与测距精度来判断是否满足要求。该行驶中物流车辆的车距预警算法,定位时间仅为100ms,定位速度快,大大提升了预警系统的实时性。经实验表明,该系统达到了25帧每秒的测量速度,且测量精度高,摄像头焦距为36mm时,在0到30米的范围内,测距精度达到90%以上,满足物流车辆在行驶过程中对安全车距测量的需要,对行驶中物流车辆的车距检测应用有较好的实用价值。
二、智能化车牌识别系统研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能化车牌识别系统研究（论文提纲范文）
（1）大型停车场智能反向寻车系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2 章 系统关键技术及总体方案设计 |
| 2.1 车牌识别技术 |
| 2.2 无线通信技术 |
| 2.2.1 无线通信技术方案选择 |
| 2.2.2 Zigbee通信协议 |
| 2.3 寻车路径规划算法 |
| 2.4 中心服务器上位机相关技术 |
| 2.5 Android客户端相关技术 |
| 2.6 系统总体方案设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 车牌识别方法的研究与设计 |
| 3.1 车牌图像补光增强处理 |
| 3.2 车牌图像预处理 |
| 3.2.1 灰度转换 |
| 3.2.2 边缘检测 |
| 3.2.3 腐蚀与膨胀 |
| 3.3 车牌定位 |
| 3.4 车牌字符分割 |
| 3.5 车牌字符识别 |
| 3.6 车牌识别结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 停车场智能反向寻车系统前端硬件设计 |
| 4.1 硬件总体结构设计 |
| 4.2 车位信息采集端主控芯片及外围电路设计 |
| 4.3 超声波模块电路设计 |
| 4.4 图像传感器模块电路设计 |
| 4.5 ZigBee无线通信模块电路设计 |
| 4.6 数据集中器模块硬件设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 停车场智能反向寻车系统前端软件设计 |
| 5.1 寻车数据采集前端开发软件 |
| 5.2 寻车数据采集前端主程序设计 |
| 5.3 超声波车位检测子程序设计 |
| 5.4 图像传感器模块子程序设计 |
| 5.5 Zigbee模块程序设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 停车场管理平台与Android客户端设计 |
| 6.1 停车场管理平台软件设计 |
| 6.1.1 数据库设计 |
| 6.1.2 停车场管理平台的设计与实现 |
| 6.2 Android客户端设计 |
| 6.2.1 Android寻车端架构设计 |
| 6.2.2 地图模块设计 |
| 6.2.3 Android客户端的设计与实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及获奖情况 |
| 致谢 |
（2）智能停车场信息管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 智能停车场信息管理系统 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 智能停车场信息管理系统组成 |
| 1.3 停车场管理系统国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 第二章 总体方案设计 |
| 2.1 社会需求分析 |
| 2.1.1 社会分析 |
| 2.1.2 经济分析 |
| 2.2 系统设计要求 |
| 2.2.1 功能要求 |
| 2.2.2 系统设计要求 |
| 2.3 系统方案选择 |
| 2.3.1 系统开发平台 |
| 2.3.2 技术支持方案 |
| 2.3.3 数据库平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统软硬件设计 |
| 3.1 停车场硬件设计 |
| 3.2 智能停车系统设计 |
| 3.2.1 常用车牌定位方法 |
| 3.2.2 基于色彩纹理的车牌定位方法 |
| 3.2.3 BP神经网络 |
| 3.2.4 数据字典 |
| 3.3 软件系统设计 |
| 3.3.1 系统的功能需求 |
| 3.3.2 用户界面需求 |
| 3.4 移动终端和智能停车场结合 |
| 3.4.1 用户登录模块 |
| 3.4.2 个人信息管理模块 |
| 3.4.3 查询导航模块 |
| 3.4.4 车位预约模块 |
| 3.4.5 车位推荐模块 |
| 3.4.6 反向寻车模块 |
| 3.4.7 线上支付模块 |
| 3.5 数据中心管理 |
| 3.5.1车位信息 |
| 3.5.2 用户信息 |
| 3.6 系统安全保护 |
| 3.6.1 管理隐藏按键 |
| 3.6.2 管理人员身份验证 |
| 3.6.3 持卡信息验证 |
| 3.7 辅助功能 |
| 3.7.1 历史信息导出 |
| 3.7.2 连接下位机 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统测试 |
| 4.1 信息系统主界面 |
| 4.2 管理界面 |
| 4.3 功能检测 |
| 4.3.1 检测概述与目的 |
| 4.3.2 检测过程及结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 成果总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）车牌识别算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 车牌识别技术国内外研究现状 |
| 1.3 中国汽车牌照分析 |
| 1.3.1 中国汽车牌照特点 |
| 1.3.2 我国汽车牌照特殊性 |
| 1.4 课题研究的目的和意义 |
| 1.4.1 车牌字符分割技术的研究现状 |
| 1.4.2 车牌字符分割的难点 |
| 1.4.3 集几种主要的车牌识别方法简介 |
| 1.5 本文结构和内容 |
| 第二章 车牌识别系统概述 |
| 2.1 车牌识别系统结构 |
| 2.2 车牌识别系统算法 |
| 2.2.1 图像预处理 |
| 2.2.2 车牌定位 |
| 2.2.3 车牌字符分割 |
| 2.2.4 车牌字符识别 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 车牌定位算法研究 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 彩色图像灰度化 |
| 3.1.2 灰度拉伸 |
| 3.1.3 图像的二值化 |
| 3.1.4 图像滤波 |
| 3.2 数学形态学分析 |
| 3.2.1 腐蚀与膨胀 |
| 3.2.2 开运算和闭运算 |
| 3.3 车牌定位方法研究 |
| 3.3.1 基于彩色分割的车牌定位方法 |
| 3.3.2 基于小波变换的车牌定位方法 |
| 3.3.3 基于遗传算法的车牌定位 |
| 3.3.4 基于数学形态学的车牌定位方法 |
| 3.3.5 基于灰度图像纹理特征分析的车牌定位方法 |
| 3.4 本文的车牌采用的车牌定位算法 |
| 3.4.1 边缘检测 |
| 3.4.2 Roberts边缘车牌定位 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 车牌字符分割算法研究 |
| 4.1 常用的字符分割算法 |
| 4.1.2 基于聚类分析的车牌字符分割算法 |
| 4.1.3 基于模板匹配的车牌字符分割算法 |
| 4.2 本文的字符分割算法 |
| 4.2.1 车牌的倾斜校正 |
| 4.2.2 去除边框 |
| 4.2.3 字符分割 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 车牌字符识别算法研究 |
| 5.1 常用的车牌字符识别算法 |
| 5.1.1 基于模板匹配字符识别算法 |
| 5.1.2 基于支持向量机方字符识别算法 |
| 5.1.3 基于神经网络字符识别算法 |
| 5.2 车牌字符图像预处理 |
| 5.3 支持向量机 |
| 5.4 车牌字符识别算法 |
| 5.4.1 车牌字符SVM的构造 |
| 5.4.2 实验过程中相关函数及参数的选定 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 利用python进行模拟与仿真 |
| 6.1 python介绍 |
| 6.2 python进行模拟与仿真 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加项目 |
| 致谢 |
（4）ZZ市智慧停车项目商业计划书（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 研究的思路及方法 |
| 1.3.1 研究的思路 |
| 1.3.2 研究的方法 |
| 1.4 相关概念及理论概述 |
| 1.4.1 国外相关研究 |
| 1.4.2 国内相关研究 |
| 2 项目概况 |
| 2.1 项目公司介绍 |
| 2.2 项目的基本情况 |
| 2.3 团队技术优势 |
| 2.3.1 科技产品研发 |
| 2.3.2 线上数据分析 |
| 2.4 核心成员及股权结构 |
| 2.5 项目产品与服务 |
| 2.5.1 线下软件与硬件配置 |
| 2.5.2 线上服务与管理系统 |
| 2.5.3 项目产品及产品线 |
| 3 ZZ市智慧停车项目的外部环境分析 |
| 3.1 政策环境分析 |
| 3.2 经济环境分析 |
| 3.3 社会人文环境分析 |
| 3.4 技术环境分析 |
| 4 ZZ市智慧停车项目的行业竞争分析 |
| 4.1 现有竞争者分析 |
| 4.2 潜在的进入者分析 |
| 4.3 可能的替代品分析 |
| 4.4 购买者分析 |
| 4.5 供应商的分析 |
| 5 ZZ市智慧停车项目的消费者市场分析 |
| 5.1 目标市场定位 |
| 5.2 目标消费群分析 |
| 5.3 客户需求和购买动机分析 |
| 5.4 市场营销渠道及策略分析 |
| 5.4.1 市场营销渠道分析 |
| 5.4.2 市场营销策略分析 |
| 6 ZZ市智慧停车项目的商业模式分析 |
| 6.1 项目的运营模式分析 |
| 6.2 项目的管理模式分析 |
| 6.2.1 线上云端数据监控 |
| 6.2.2 线下平台应用触达 |
| 6.3 项目的盈利模式分析 |
| 6.4 项目的发展模式分析 |
| 7 ZZ市智慧停车项目的财务及风险分析 |
| 7.1 项目投资规模和成本 |
| 7.2 项目投资回报周期 |
| 7.3 项目的风险及控制 |
| 7.3.1 项目可能存在的风险 |
| 7.3.2 项目可能存在风险的控制 |
| 7.4 未来融资及退出机制 |
| 7.4.1 未来融资展望 |
| 7.4.2 项目退出机制 |
| 8 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）多种类车辆牌照自动识别系统的研究（论文提纲范文）
| 1 车牌自动识别技术研究意义 |
| 2 车牌识别技术的原理和难点 |
| 2.1 车牌识别系统概述 |
| 2.2 字符识别方法 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 3 基于神经网络的牌照识别系统设计 |
| 3.1 图像预处理技术 |
| 3.1.1 灰度处理 |
| 3.1.2 图像二值化 |
| 3.1.3 图像中值滤波 |
| 3.2 车牌定位技术 |
| 3.3 车牌字符分割技术 |
| 3.4 基于BP神经网络车牌字符识别技术 |
| 4 结束语 |
（6）基于图像处理的视频监控管理平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外现状分析 |
| 1.3 论文工作内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 人脸识别 |
| 2.1.1 Haar级联检测 |
| 2.1.2 Ada Boost算法介绍 |
| 2.1.3 LBP算子 |
| 2.2 车牌识别 |
| 2.2.1 高斯模糊 |
| 2.2.2 Canny算子 |
| 2.2.3 SVM模型 |
| 2.2.4 HoG算法 |
| 2.2.5 Tensorflow |
| 2.2.6 LPRNet |
| 2.3 kafka技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统业务需求分析 |
| 3.1 总体需求 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.3 非功能需求 |
| 3.4 可行性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统应用架构 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.2.1 系统软件组件 |
| 4.2.2 系统硬件选型 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.4 系统部分功能设计与实现 |
| 4.4.1 人脸识别 |
| 4.4.2 车牌识别 |
| 4.4.3 kafka实现分布式消息队列 |
| 4.4.4 虚拟卡口管理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试及分析 |
| 5.1 系统运行环境 |
| 5.2 测试用例及过程 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）智能车库管理系统设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国外研究现状 |
| 1.3 国内研究现状 |
| 1.4 本文研究工作及主要内容 |
| 第二章 车库管理系统中关键技术 |
| 2.1 车牌图像处理方法 |
| 2.1.1 我国小型汽车车牌现行规范 |
| 2.1.2 我国小型汽车车牌特征 |
| 2.1.3 Retinex图像增强方法 |
| 2.1.4 车牌定位方法 |
| 2.1.5 字符分割方法 |
| 2.2 字符识别方法 |
| 2.2.1 支持向量机(SVM)字符识别方法 |
| 2.2.2 人工神经网络(ANN)字符识别方法 |
| 2.3 路径规划算法 |
| 2.3.1 空间表示 |
| 2.3.2 搜索算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 车牌识别系统设计研究 |
| 3.1 系统总体结构 |
| 3.2 车牌图像处理 |
| 3.2.1 车牌图像获取 |
| 3.2.2 车牌定位 |
| 3.2.3 车牌预处理 |
| 3.2.4 字符分割 |
| 3.2.5 字符识别 |
| 3.3 仿真实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 路径规划及引导系统研究 |
| 4.1 车库模型建立 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 角度偏移函数 |
| 4.2.2 距离约束函数 |
| 4.2.3 改进蚁群算法主要步骤 |
| 4.3 仿真结果及对比分析 |
| 4.3.1 角度偏移函数验证分析 |
| 4.3.2 距离约束函数及角度偏移函数综合验证分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统集成及软件设计 |
| 5.1 系统结构设计及功能分析 |
| 5.1.1 系统结构设计 |
| 5.1.2 系统功能分析 |
| 5.2 系统用例图分析与设计 |
| 5.3 系统活动图分析与设计 |
| 5.3.1 用户活动图分析与设计 |
| 5.3.2 操作员活动图分析设计 |
| 5.3.3 系统管理员活动图分析设计 |
| 5.3.4 用户停车活动图 |
| 5.3.5 用户取车活动图 |
| 5.4 系统类图分析与设计 |
| 5.5 数据库分析与设计 |
| 5.6 WEB界面设计与实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 主要工作回顾 |
| 6.2 本课题今后需进一步研究的地方 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）复杂背景下的车牌识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景以及意义 |
| 1.2 车牌识别技术的研究现状 |
| 1.3 车牌识别技术问题总结 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 车牌图像预处理 |
| 2.1 雾天环境分析 |
| 2.2 SSR算法 |
| 2.3 MSR和MSRCR算法 |
| 2.4 YCbCr颜色空间下的三边滤波 |
| 2.5 图像去雾效果质量的分析和对比 |
| 第3章 车牌图像定位 |
| 3.1 传统边缘检测算子 |
| 3.2 改进Canny边缘检测算法 |
| 3.2.1 线性边缘增强 |
| 3.2.2 阈值设定 |
| 3.2.3 混合滤波器 |
| 3.3 形态学处理 |
| 3.4 定位测试与分析 |
| 第4章 车牌图像分割 |
| 4.1 车牌图像字符分割算法 |
| 4.2 FCM算法和WFCM算法 |
| 4.3 结合协方差距离的FCM改进算法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 第5章 车牌图像识别 |
| 5.1 字符识别算法 |
| 5.1.1 模板匹配 |
| 5.1.2 基于神经网络的识别算法 |
| 5.1.3 基于向量机的识别算法 |
| 5.2 特征提取算法模型 |
| 5.2.1 特征提取方法选择 |
| 5.2.2 汉字HOG特征及其联合处理 |
| 5.2.3 字母和数字的特征提取 |
| 5.3 MKPCA降维 |
| 5.3.1 KPCA算法基本原理 |
| 5.3.2 MKPCA算法 |
| 5.4 SVM多类分类器 |
| 5.5 参数选择 |
| 5.6 车牌字符分类器的构造 |
| 5.7 实验测试与分析 |
| 第6章 车牌识别系统的软件设计 |
| 6.1 软/硬件配置要求 |
| 6.2 软件简介及运用 |
| 6.3 系统设计 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
| 致谢 |
（9）货车车牌识别及煤场车辆信息管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的、背景和意义 |
| 1.2 国内外的发展现状 |
| 1.2.1 国外研究现状和发展趋势 |
| 1.2.2 国内研究现状和发展趋势 |
| 1.3 论文关键问题 |
| 1.4 本文主要章节内容与结构 |
| 第2章 煤场雾霾条件下货车车牌图像的还原 |
| 2.1 煤场雾霾的成因及状况 |
| 2.2 暗通道先验去雾的算法 |
| 2.2.1 大气散射模型 |
| 2.2.2 暗通道先验理论 |
| 2.3 改善失真的去雾算法 |
| 2.3.1 暗通道算法的局限性 |
| 2.3.2 算法的改进流程 |
| 2.3.3 T空间转换 |
| 2.3.4 基于引导滤波的大气光估计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 货车车牌的处理 |
| 3.1 货车车牌的特点 |
| 3.2 货车车牌区域的确定 |
| 3.2.1 基于HSV的车牌区域粗确定 |
| 3.2.2 基于先验知识的车牌区域准确确定 |
| 3.3 车牌图像的灰度化 |
| 3.4 车牌图像的倾斜校正 |
| 3.5 车牌图像的二值化与裁剪 |
| 3.5.1 车牌图像的二值化处理 |
| 3.5.2 车牌图像的边缘剪裁 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 货车车牌的分割与识别 |
| 4.1 车牌字符的分割 |
| 4.2 车牌字符的识别 |
| 4.2.1 车牌字符识别的常用方法 |
| 4.2.2 基于SVM和 ECOC的识别方法 |
| 4.2.3 字符识别结果及GUI页面设计 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 车牌识别结果的测试 |
| 4.3.2 车牌识别结果的分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车辆管理系统的设计与实现 |
| 5.1 车辆管理系统的需求及功能设计 |
| 5.1.1 煤场车辆管理系统的需求调查 |
| 5.1.2 煤场车辆管理系统的主要功能设计 |
| 5.2 车辆管理系统的具体实现 |
| 5.2.1 管理员登录端 |
| 5.2.2 车辆统计管理 |
| 5.2.3 智能监控系统 |
| 5.2.4 车辆通行记录 |
| 5.2.5 客户车辆管理系统 |
| 5.3 车辆管理系统的测试 |
| 5.3.1 Web服务器端的测试 |
| 5.3.2 系统单元的测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
（10）基于图像识别的物流车辆行驶中车距预警系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车牌定位研究现状 |
| 1.2.2 车距测量研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第二章 深度学习与目标检测理论研究 |
| 2.1 深度学习与卷积神经网络 |
| 2.1.1 深度学习概述与研究现状 |
| 2.1.2 卷积神经网络概述 |
| 2.2 卷积神经网络的选取 |
| 2.2.1 Faster-RCNN与 YOLO模型简介 |
| 2.2.2 SSD模型结构特征 |
| 2.2.3 基于SSD的车牌定位方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统总体设计方案 |
| 3.1 车距预警系统设计目标 |
| 3.1.1 系统需求分析 |
| 3.1.2 系统功能需求 |
| 3.1.3 系统性能需求 |
| 3.2 车距预警系统功能设计 |
| 3.2.1 车牌定位功能设计 |
| 3.2.2 车距检测功能设计 |
| 3.2.3 车距预警功能设计 |
| 3.3 设备架构设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 车距预警算法设计 |
| 4.1 车牌检测与定位 |
| 4.1.1 基于NMS的车牌检测定位 |
| 4.1.2 SSD车牌定位实现原理 |
| 4.1.3 建立车牌定位模型 |
| 4.1.4 车牌定位算法实现 |
| 4.1.5 基于SSD神经网络的车牌定位模型训练 |
| 4.2 基于车牌定位的车距测量流程 |
| 4.2.1 建立车距测量模型 |
| 4.2.2 车距测量模型算法实现 |
| 4.2.3 车距测量模型训练 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统环境 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.1.3 测试环境搭建 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 车牌数据集准备 |
| 5.2.2 车距预警模型的训练 |
| 5.2.3 车距预警模型实验与结果分析 |
| 5.2.4 车距预警系统测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
四、智能化车牌识别系统研究（论文参考文献）
- [1]大型停车场智能反向寻车系统的设计[D]. 毕昕远. 哈尔滨理工大学, 2021(09)
- [2]智能停车场信息管理系统设计与实现[D]. 孙曜. 扬州大学, 2020(04)
- [3]车牌识别算法研究与实现[D]. 徐锋. 扬州大学, 2020(04)
- [4]ZZ市智慧停车项目商业计划书[D]. 庄允. 河南财经政法大学, 2020(06)
- [5]多种类车辆牌照自动识别系统的研究[J]. 孙溢成. 科技传播, 2020(19)
- [6]基于图像处理的视频监控管理平台的设计与实现[D]. 张有琴. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [7]智能车库管理系统设计研究[D]. 叶聪. 华东交通大学, 2020(06)
- [8]复杂背景下的车牌识别研究[D]. 程聃. 安徽工程大学, 2020(04)
- [9]货车车牌识别及煤场车辆信息管理系统的设计与实现[D]. 高群惠. 黑龙江大学, 2020(04)
- [10]基于图像识别的物流车辆行驶中车距预警系统研究[D]. 刘庆淼. 山东财经大学, 2020(07)