# ZAFU-Software-jsj212-车牌识别系统

**Repository Path**: jsj212-software-engineering/zafu-software-jsj212-system

## Basic Information

- **Project Name**: ZAFU-Software-jsj212-车牌识别系统
- **Description**: zafusoftware
- **Primary Language**: Java
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-05-09
- **Last Updated**: 2024-06-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

车牌识别系统需求分析
1. 概述
1.1. 问题描述
	随着城市交通流量的增加和交通管理的日益重要，车辆识别技术变得越来越重要。车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的智能系统，能够自动检测和识别车辆的车牌号码。该技术在各种应用场景中得到广泛应用，包括交通管理、停车场管理、安全监控等领域。在车牌识别系统中，通常使用专用的摄像头捕捉车辆图像，并通过图像处理和模式识别算法来识别车牌号码。
1.2. 系统简介
车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的智能系统，旨在实现对车辆车牌的自动识别和提取。
图像采集模块负责从摄像头或图像源中获取车辆图像，并进行预处理，包括去除图像噪声、调整图像尺寸和亮度等操作，以提高后续处理的效率和准确性。利用图像处理和特征提取算法，对车辆图像进行分析和处理，以定位和检测车牌位置。通过边缘检测、形态学操作等技术，实现对车牌区域的准确定位和提取。字符分割模块将车牌区域进行字符分割，将车牌上的字符分离开来，为后续的字符识别提供准备。通过基于像素值、连通区域等特征进行字符分割，确保字符分割的准确性和稳定性。再采用深度学习技术，对分割后的字符进行识别和提取。通过训练好的字符识别模型，对每个字符进行识别，最终得到完整的车牌号码。最后将识别结果输出到用户界面或数据库中，提供给用户或其他系统进行进一步处理和应用。可以将识别结果以文本形式显示在界面上，或保存到数据库中供后续查询和分析。
系统能够实现对车牌的高精度识别，采用优化的算法和并行计算技术，实现对大规模车辆数据的快速处理和识别，能够满足实时性要求。设计灵活的系统架构和模块化设计，便于对系统功能和性能进行扩展和定制，满足不同应用场景的需求。
1.3. 目标读者
课程教师
黄雷军老师

1.4. 书写约定

无

2. 系统运行环境
运行环境:python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2， PIL5.4.1.
3. 系统功能需求
3.1车牌定位
3.1.1概述
车牌定位是在一个复杂背景的图像找到车牌素的区域,作为车牌识别的第一步，定位的结果直接影响到整个系统的性能。

3.1.2功能描述
(1）图像预处理
图像预处理是对原始图像进行滤波和增强,把处于复杂背景下的图像进行效果增强和滤波处理。
(2)车牌区域搜索
搜索整幅图像中可能包含车牌的若干区域，剔除非牌照区域。
(3）车牌定位
车牌定位是从一张复杂背景的图像中找到车牌所在的区域,其关键在于寻找车牌特征，主要分为基于纹理特征和基于颜色特征。车牌纹理特征可以用不同的方法来描述:车牌灰度图像的边缘、图像水平方向上的方差、水平方向上的梯度等。由于纹理特征比较稳定而且易于提取,所以用纹理特征作为车牌的主要特征。
3.2车牌字符分割
3.2.1 概述
车牌字符分割作为车牌识别得到结果的重要部分其准确性直接关系到整个系统的效率。
3.2.2功能描述
在车牌字符分割中，经常利用垂直投影的方法，将车牌中几个独立的数字和字母分割开来，并去除螺丝钉等干扰。

3.3 车牌字符识别
3.3.1 概述
车牌识别系统能将输入的汽车图像通过处理,输出为几个字节大小的车牌字符串，无论在存储空间占用上还是在于管理数据库相连等方面都有着无可比拟的优越性。
3.3.2功能描述
在汽车牌照字符识别中，字符包含约50个汉字，25个大写英文字母及10个阿拉伯数字。首字符为汉字，第2-6个字符为英文字母或数字，其余为数字。程序应准确识别出车牌字符的位置与内容。
4. 系统非功能需求
(1)性能需求：
系统对用户请求的响应时间应在合理范围内，例如，识别车牌的平均响应时间应不超过1秒。同时系统应具有高可用性和稳定性，能够在长时间运行中保持良好的性能。

(2)可靠性需求：
系统应具备容错能力，能够在部分组件故障或异常情况下继续提供基本功能。同时应具备快速恢复功能，能够在发生故障或意外中断后迅速恢复正常运行。
5. 需求分析模型
5.1. 功能模型

![功能模型](https://foruda.gitee.com/images/1718081978622840698/50c35041_14394693.png "图片1.png")

5.2. 数据模型
![数据模型](https://foruda.gitee.com/images/1718082014331437748/494c2be7_14394693.png "图片2.png")


5.3. 数据字典
1. 车辆图像：

ID： 图像的唯一标识符。
图像数据： 车辆图像的二进制数据。
采集时间： 图像的采集时间。
来源： 图像的来源，如摄像头、图像文件等。
2. 车牌信息：
车牌位置：车牌在图片中的位置。
颜色： 车牌的颜色。
置信度： 车牌识别的置信度或准确度。
车牌号： 车辆图像的唯一标识符，与车辆图像关联。

3. 字符信息：
数字：被识别的数字。
字符： 被识别的字符。
识别置信度： 字符识别的置信度或准确度。
字符位置： 字符在车牌中的位置。
6. 注意事项
由于训练样本有限，车牌字符识别，可能存在误差。