SupPlate车牌识别系统软件----经得起考验的车牌识别。 带视频跟踪车辆功能，可用于十字路口和路段上卡口违法抓拍. 可检测闯红灯,压实线,压双黄,变道行驶,禁左、直、右转,逆行,违法停车. 有着非常强大的功能。 厦门宸天电子科技有限公司 网站 : http://www.dragonskytech.com 可下载识别演示和sdk开发包。 SupPlate集视频检测卡口,闯红灯电子警察,逆行检测为一体,抓拍率全天候约90%,有效率大于80%。 可很好识别高清照片，对于图像质量差的高清图片，可较好识别。 SupPlate车牌识别是在厦门宸天电子科技有限公司图像处理研发团队经过几年不断精心设计和努力开发的产品。 可识别各种大陆的车牌，包括蓝牌和黑牌，黄牌和白牌，其中黑牌可识别港、澳车牌；黄牌可以识别单排黄色车牌，大型车后车牌和摩托车牌；白牌可以识别包括警车，武警车牌和军车。还可识别香港、澳门地区的车牌，南非和印度尼西亚的车牌识别也有实际应用。 宸天SupPlate车牌识别有以下几大特点： (1):对图像质量要求不敏感：即使图片中车牌处于背光、泛白的情况下(术语对比度低) ,或者车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等等情况，本车牌识别都可较好的识别出来； (2):对图像大小格式要求不严格：可以识别任意大小的图片，在默认参数下车牌字符高度在7～45的范围内，均可识别，对施工要求不是很高； (3): 识别速度快：在P4 2.0 ,512M 机器下768*288图片识别时间不超过50毫秒,如果针对移动实时的可小于30毫秒。 (4):集卡口，闯红灯，逆行，压双黄，移动电子警察等功能为一体，性价比国内最高。 (5):可识别高清晰图片，最大可以获取4个车牌号码。识别500万象素的图像,不超过300毫秒. 特别说明的是：本系统在768*288的图片下识别率极强(对任意质量的图片基本保持在98%以上)，识别准确率较高(全天候约90％),其他大小的图片均可较好的识别。 非常优秀的功能：视频检测和车牌识别一体的识别控件（OCX形式），集成1394与DV连接的移动电子警察功能,录像识别功能.还把摄像机的闯红灯电子警察，路段式卡口和逆行检测融合为一体，在抓拍违法车辆和经过车辆后进行车牌识别，并给出车辆图片(2张全景，1张特写)，车辆信息(车型，车速，经过时间等)，违法信息(正常，闯红灯，逆行，超速等)和车牌信息(车牌号码，车牌颜色，车牌在图像位置信息等)。卡口最多可支持2方向8车道,闯红灯最大可支持4方向,16个车道，替代线圈检测，省去破路面，埋线圈，线圈检测器和系统状态监控器的费用，为用户节约很大一部分的成本。本控件视频检测全天抓拍率大于95%，车牌识别率超过98%，识别准确率约90%,已在国内大量实际应用。 技术服务 QQ :506268930 欢迎加为好友,方便联系. http://www.dragonskytech.com 电话：0592－5622436 5616833

车牌识别

随着交通工具的迅猛发展,智能交通系统( Intelligent Transportation Systems ,简称ITS) 在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中,车牌识别(LicensePlate Recognition ,简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响,牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰,这都给识别造成一定难度。因此,在复杂背景中快速准确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。 本文研究和设计了一种集图象采集，图象识别，图象传输等于一体的实时嵌 入式系统。该平台包括硬件系统设计与应用程序开发两个方面，充分利用TI公司的C6000系列DSP强大的并行运算能力、以及FPGA的灵活时序逻辑控制技术，从硬件方面实现系统的高速运行。 本文的主要工作有两部分组成，具体如下： (1) 在硬件设计方面：实现由 A/D、电源、FPGA、DSP 以及 SDRAM 和 FLASH 所组成的车牌识别系统；设计并完成系统的原理图和印制板 图；完成电路板调试，以及完成 FPGA 在高速图像采集中的 verilog 应用程序开发。 (2) 在软件开发方面：完成 Philips 公司的 SAA7113H 的配置代码开发， 以及 DSP 底层的部分驱动程序开发。该系统能够实现 25 帧每秒的数字视频流图像数据的输出，并由 FPGA 负责完成一幅 720×572 数据量的图像采集。DSP 负责系统的嵌入式操作，包括系统的控制和车牌识别算法的实现。 目前，嵌入式车牌识别系统硬件平台已经搭建成功，系统软件代码程序也已 经开发完成。本系统能够实现高速图像采集、嵌入式操作与车牌识别算法、UART数据通信等功能，具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点，为车牌识别算法提供一个较好的验证平台

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于MATLAB的车牌识别系统_里面有详细的源码和设计实验报告，非常不错_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

包含完整的MATLAB程序，包括图像预处理，车牌定位，车牌识别，使用GUI界面人机交互很好。很多车牌照片，都是可以正确识别出来的。可靠，完整，下载后可以直接运行。

基于python编程，通过高斯模糊、灰度化、二值化、闭操作、腐蚀膨胀、中值滤波、查找轮廓等过程，实现对车牌区域提取。

本人已经不做这个方向了，特拿出来与大家共享。 内含： 源代码（一个能够在PC上识别车牌图片的完成系统，一个示例的hello工程）；移植到DSP还要花点时间的，除非你DSP启动代码都好了（这部分代码找不到了哦）； 原创论文一篇，适合写课程设计、小论文等等情况； 网络上载的一些正规公司的资料。 本文介绍了一个以TI公司的TMS320DM642为核心芯片的DSP车牌识别系统设计、实现和优化。该系统首先通过摄像机拍摄车辆的视频，输入视频信号到DSP板卡;然后从输入的视频信号中捕捉图像，识别图像中的车牌的类型、颜色和号码，最后通过串口把识别结果传到PC机。 该系统主要分为三个部分:摄像

包含详细的的设计论文，介绍非常，非常，非常的详细。 包含matlab源码 测试运行成功。 另外包含处理好的字符模板以及测试使用车牌照片 运行： 在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。 大概介绍： 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。

由于样本数据来自网络，因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的。

这个课题为基于matlab的车牌识别系统。车牌识别是属于一个非常大众和经典的课题。每年都有非常多人做。所以如果做这个课题的话，必须要植入一些新鲜的元素。比如说语音播报，库外识别，雾霾天气、夜间等识别。也可以做成汽车车库管理系统。不然的话很不容易通过。