本系统由STM32F103C8T6单片机核心板、语音播报、ULN2003步进电机控制、红外避障传感器、按键及电源组成。 1、红外探头检测到有人时，自动门打开（步进电机向打开方向旋转一周），人员进入，语音播报欢迎。 2、在开门的状态下，检测不到人遮挡，自动门关闭。 3、在关门过程中，再次检测到人遮挡，会停止关门进行开门操作。防止夹到人。 4、另外按键操作相当于门里的开关，按下开关门打开，门里人出来，语音播报欢迎再次光临。

平台：MATLAB；流程：车牌定位，字符分割，车牌识别；算法：车牌定位【边缘检测】，字符分割【连通域法】，车牌识别【模板匹配或者bp神经网络，cnn卷积神经网络】；含GUI界面；特殊功能：语音播报，库外识别，计时计费，停车场应用场景；附送资料：开题，提纲，技术文档等。

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Html语音播报功能，由文字转为声音，适用开放场所

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MATLAB车牌识别部分： 1、图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 2、车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 3、车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 4、字符识别： 神经网络：先用bp神经网络训练测试集中涉及到的字符，如粤、闽等，A-Z,0-9；进行比对识别； 模板匹配：来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。

TTS语音、支持中午语音播报（支持多种语音引擎）

基于matlab语音播报,只需在test文件中输入文字,点击运行即可进行朗读

12864液晶的超声波测距与语音播报电路及程序：器件清单：单片机 瓷片电容0.1uf 电解电容10uf 电解电容220uf 电解电容4.7uf 0.001uf（瓷片电容） 22PF（瓷片电容） LED小灯（5mm） 语音芯片 12864液晶 喇叭 咪头（话筒）六脚插件（插针）四脚插件（插针）三脚插件（插针） 电阻 1k 电位器1k 独立按键（两脚） 晶振。