论文总字数：15954字

目 录

1绪论 1

1．1研究背景及意义 1

1．1．1车辆门禁 1

1．1．2车牌识别 1

1．2国内外研究现状 1

1．2．1小区门禁系统 1

1．2．2车牌识别 1

1．3主要应用 2

2 本文主要工作 2

2．1 基本思路 2

2．2 主要模块 3

2．3 基本思路 3

3系统设计 4

3．1数据库建立 4

3．2采集到图像并进行车牌识别 4

3．3查询数据库 4

3．4实现开门动作 4

3．5系统界面 4

4 系统流程 5

4．1 图片采集模块 5

4．2车牌识别模块 5

4．2．1车牌预处理 6

4．2．2车牌定位 9

4．2．3车牌判断 13

4．2．4 字符识别 14

4．3数据库模块 16

4．3．1 建立数据库 16

4．3．2查询数据库 16

4．4 图形界面 17

5总结与展望 17

5．1 总结 17

5．2展望 17

参考文献 18

致谢 19

基于数字图像处理的新型门禁系统的实现

高洁

，China

Abstract：This new-type access control system based on digital image processing is realized by recognizing license plate and then compares it with the vehicle information stored in the database，so it will accomplish the aim that control the access control system automatically．The main research of this paper is the software part of this access control system，which is developed with Visual Studio，OpenCV and QT．Firstly，storing the license plate information in the database，collecting image and transfering to computer when vehicles pass over the entrance or exit.After real-time license plate recognition，the system connects to database and check if the recognized license plate is in the database in order to carry out the next operation．

Keywords： door system；License Plate Recognition；digital image process；OpenCV

1绪论

1．1研究背景及意义

1．1．1车辆门禁

由于近年来汽车数量的迅速增加，我们通常在一些小区或者办公场所设置门禁，来管理汽车的进出。这些门禁一般都采用人工或者门禁卡的方式来管理车辆。人工监管的方式不仅要耗费人力，而且效率低下。而基于RFID卡的方式每次进出门都要求车主将车辆停在合适的位置并拿出卡来刷，不仅浪费时间而且很不方便。特别是在一些高峰期，还要排队等候，很容易造成拥挤。车辆牌照是一辆汽车的唯一标识。如果在这些场所采用车牌自动识别技术，并且和数据库联网，那么在达到同等效果的情况下将节省大量时间和资源。

1．1．2车牌识别

目前车牌识别技术的用途范围十分广泛，已成为近年来的研究热点。它不仅仅被应用于门禁系统中，还被应用于高速公路的收费站、城市的道路交通监控以及车辆防盗等方面。此外，伴随着我国国民经济近年来的快速发展，汽车的数量也随之迅速增加，智能交通系统面临着巨大的压力和挑战。而汽车牌照是识别汽车信息的唯一途径，因此随之出现的车牌识别系统实现了自动化的管理，成为缓解交通压力的有力武器。

1．2国内外研究现状

1．2．1小区门禁系统

近年来科学技术发展迅速，基于IC卡的门禁开始出现并发展起来。但是随着它的广泛使用，人们也逐渐发现了它的一些缺点，如设施的建设需要投入的费用较高、很难维护以及卡片丢失造成的麻烦等等。随后，非接触式的门禁系统应运而生，它主要利用了数字图像处理技术，比如通过指纹和人脸识别以此来达到门禁的目的^[1]。与国内的门禁系统相比，国外的系统更加完善，可是同时费用也非常高。国内的门禁系统虽然价格低，但是不够安全。如今，把门禁与互联网相结合是当前门禁系统的一个发展趋势。

1．2．2车牌识别

1980年前后，与车牌识别相关的技术在西方的一些国家逐渐被投入研究。不过在这个阶段车牌识别的整个系统体系并不完善，识别率比较低。这个过程一般通过工业用的照相机拍下汽车正面的车牌图像做识别操作，再用计算机对其进行处理，而且最后得到的结果还必须要人为的干预^[2]。1990年之后，由于计算机发展的多样性，西方发达国家的一些科学家开始对车牌识别技术进行了更深入的研究。（1）A．S．Johnson通过计算车牌位置对应的直方图阈值，把车牌从获取的图像中分割出来，首先把图片形式的车牌字符分离，紧接着做模板匹配的操作，从而得到车牌字符^[3]。（2）P．V．Suryanarayana利用全局阈值分割的方法对图像进行二值化，随后进行边缘检测，通过闭合运算和开启运算得到车牌图像^[4]。（3）Eun Ryung Lee根据车辆图像中的不同颜色特征，采用HSV彩色直方图提取区域，进行车牌定位^[5]。如今在部分国家开始广泛地使用车牌识别技术，并且有非常高的识别率，可以做到大约在一秒内识别三辆车的速度^[6]。

和一些发达的国家相比，我国对于车牌识别的研究开始的稍微晚一些，而且一般都是利用简单的图像处理，始终都没能形成一个较为完善的体系，基本上都是对识别中的某一个方面进行的研究。（1）武汉大学李慕龙等人根据车牌颜色以及纹路，用形态学、边沿检测的方法得到车牌图像^[7]；（2）戴营等人对车牌上的汉字字符的识别做了深入研究，实现了对车牌号中的省名的识别^[8]; （3）华科的一些学者研究了在模板匹配和神经网络基础上的车牌识别^[9]。

虽然一些车牌识别技术已经相对成熟，但是还是很难做到识别复杂背景下的车牌图像。另一方面，由于我国车牌的特殊性，所以目前车牌识别系统在我国基本处于实验阶段，在实际的环境中的识别率比较低。主要原因有：（1）我国车牌的组成及组合方式与国外不一致，有汉字、数字以及英文字母，特别是汉字很难识别；（2）我国的车牌种类很多，车牌的底色和字符的颜色总共有4种不同的组合^[10]。

1．3主要应用

在居民小区或者办公场所门口设置车牌自动识别系统，那么汽车进出此场所时间、车牌牌照等信息将会被存储在数据库中，我们可以通过车牌自动识别来控制门禁系统，如果遇到非数据库中的车辆则由保安进行咨询登记后人为放行。这不仅实现了自动比对进出车辆，提高了物业管理的效率，在节省资源的同时也维护了小区或者办公场所内的人身和财产安全。 

车牌识别技术通过和门禁系统相结合，在维护财产和人身安全方便有着不可或缺的作用，这也就意味着车牌识别技术在以后有很好的发展前景和空间。

2 本文主要工作

2．1 基本思路

新型门禁系统的主要实现思路：

• 把小区内业主的车牌信息录入数据库内；
• 当车辆到达出口和入口时，对其拍照，进行车牌图像的实时采集；
• 将采集到的车牌图像实时传输到计算机内，经过系统的图像处理之后，识别出车牌号码；
• 车牌识别模块连接到数据库模块，实时地将识别到的车牌与数据库内已存储的车牌信息相比对，查询数据库内是否存在此车牌号；
• 根据车牌是否在数据库内，将查询结果传输到控制门禁的开关，实现自动开门或人为放行。

2．2 主要模块

这篇文章主要是对新型门禁系统的软件方面的研究，包括将小区内业主的车辆信息录入数据库、对要进入小区的车辆拍照并进行车牌识别以及将识别的车牌号与数据库内存储的车牌号进行比对，进而达到智能门禁的目的。通过查阅与车牌识别门禁系统有关的资料，对这种门禁系统的研究现状和发展情况有所了解，也研究了车牌识别过程中用到的一些经典算法。整个系统的软件功能的实现主要可以分为下面的两个模块：

1. 车牌识别模块：从输入的图像中识别出我们想要的车牌号。
2. 数据库模块：首先需要建立数据库，在数据库内存放小区内业主的车辆信息。识别出车牌号之后，连接到数据库，查询该车牌号码是否存在数据库内，即查询此车是否为小区内的业主的车辆。若车牌号存在数据库内，则实现自动开门；若不存在，则由保安上前询问登记后人为放行。

2．3 实现过程

新型门禁系统主要分为硬件方面和软件方面两部分，本文的主要研究工作是门禁系统的软件方面，包括数据库部分和车牌识别部分。首先将业主信息录入数据库，在小区门口采集到车辆图像之后传入计算机内。车牌识别系统首先对实时传入计算机内的车辆图像进行预处理，包括高斯模糊、灰度化等，然后确定车辆牌照所在区域，之后把确定下来的车牌区域分割成七个单字符的图像，最后对分割出的这些字符做识别，得到的结果就是车牌号码。得到车牌号之后连接到数据库，查找数据库中是否包含此车牌号，若存在则控制门禁自动开门，不存在则登记后放行。流程如图1所示：

图1 新型门禁系统流程

3系统设计

3．1数据库建立

建立数据库用来存放业主的车牌号码。

3．2采集到图像并进行车牌识别

通过摄像机实时获取车辆图片，并把它传输到计算机内，此时车牌识别机制启动对其进行识别。因为资源有限，无法模拟图像采集的过程，因此本系统通过两种方式输入车牌识别的原始图像。

1. 直接打开计算机内某一图片文件夹下的车牌图片进行识别；
2. 拍摄一段包含车牌的车辆视频，在系统中打开，播放到某一帧时暂停播放，得到想要的车牌图像，然后进行车牌识别。

车牌识别过程包括了图像预处理、车牌定位、车牌判断、字符分割以及识别几部分。

3．3查询数据库

通过对传入计算机的图像做数字图像处理操作而识别出最终的车牌号，然后自动连接到数据库模块。通过遍历数据库已存储的所有的车辆车牌信息，查询识别到的车辆是否为小区内业主的车辆。

3．4实现开门动作

与数据库中的存储信息查找对比之后，若数据库中存在此车牌号码，则门禁开关作出响应，自动开门。若数据库中不存在此车牌号码，则由保安上前询问并登记后人为放行。

3．5系统界面

本文采用Windows操作系统，Visual Studio2013编程环境，Opencv3．0图像处理库函数。此外还采用了QT来实现了可视化的界面。系统界面如图2所示：

图2系统界面

4 系统流程

4．1 图片采集模块

当有车辆行驶到小区门口埋有地感线圈的位置时，触发地感线圈中的环路感应器，它检测到地感线圈中的电感的变化，即代表此时有车辆到达。于是，触发图像采集单元进行拍照，完成图像采集之后实时地把拍到的车辆图像传输到计算机内。

由于资源有限，本文对于如何采集到车辆图像的内容只做理论上的研究。在整个系统中通过两种方式输入车牌图像：

1. 直接打开某一路径下存储的车牌图像进行识别；
2. 模拟车辆行驶时采集车牌图像的场景：打开一个低速行驶的车辆视频，因为读入视频的过程就是读入一帧一帧的图像的过程，当播放到含有我们需要的车牌的某一帧时暂停播放，截取我们需要的车牌的图像来进行识别。

4．2车牌识别模块

车牌识别模块包括了车牌预处理、车牌定位、车牌判断、字符分割以及识别。车牌预处理包含对图像的高斯模糊、灰度化以及边缘检测。车牌定位又包括二值化、闭运算、取轮廓、尺寸及角度判断和倾斜校正。最后两部分包括车牌判断、字符分割以及识别。

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