1、法实现。这里是基于车牌已经定位情况。明确白色灰度值，黑色灰度值。分割流程二值化搜索字符边界执行分割二值化将灰度图像选取个适当的阈值变为黑白图像，可以根据需求设置不同的阈值以便进行分割。寻找字符边框竖直扫描图像出现灰度值连续超过个定值，确定上下边界横向扫描图像出现灰度值连续超过个定值，确定左右边界。也可以采用变换原坐标系下对应的线在参数左边系下呈现成。硬件平台现场可编程逻辑阵列本系统采用公司和进行测试，中嵌入了处理器，在上使用软核系统开发，在中实现软件硬件化。开发流程系统开发流程可分为软件与硬件，从硬件寄存器操作和算法程序代码编写两方面进行开发。软件平台仿真，对算法关键路径流水线有限状态机等优化，软核与的应用。。

2、用户是否需要变更或者额外功能。风险估计管理和设计风险类似的成熟产品已经出现，需要在别人的基础上面，做得更好。项目的时间很有限，需要完成的工作比较重。技术风险需要学习模式识别数字图像处理数字信号小组理念项目可视化明确各阶段目标交付产品。满意度与同是做车牌识别系统小组进行探讨并且接受他们对产品意见。交流沟通两周次例会交流对目前工作问题与难点交流。关注变化以及自学视频收获写在周报上进行交流。处理以及概率统计理论基础课程和，以及些软件的使用。需要攻克些技术难点。文字和图像定位技术。文字和图像分割技术。文字和图像提取技术。文字和图像存储技术。将文字和图像数据和关联的技术。模糊识别，排除环境干。

3、以及噪声。目的在复杂环境中准确快速找出车牌位置。方法水平灰度特征提取边缘检测定位车牌颜色特征提取变换定位小波变换数学形态学等理论方法。由于水平灰度特征对车体颜色依赖性边缘检测后续工作依然复杂小波变换形状大小进行对车牌的定位提取出车牌图像，上并行处理后给出决策判定。阶段五传输通过通信协议进行对经过处理的图像数据与的互联。关键技术分析字符分割将背景中有意义的单个字符提取出来，为识别打下基础。字符分割技术有许多比如车牌区域纹理特征数学形态学变换都能分割字符。本系统字符分割流程二值化搜索字符边界执行分割由于字符块在竖直方向上的投影必然在字符间取得局部最小，因此字符正确分割位置应该在上述局部最小值附近，所以采用垂直投影。

4、在上实现难度等特点，并且由于理论到实践以及代码实现有所差别，本系统将测试主要使用颜色特征提取，也将实验变换定位或者更多的方法进行实验。其中颜色特征提取根据每个颜色都是由分量构成而与灰度图关系转换成灰度图像，由于车牌大部分是蓝白和黑黄所以设定特定的阈值来进行局部二值化后，从底部开始水品扫描，由于字符的存在，通过黑白变化的次数来确定字符上下界。阶段开发管理实现客户需要主要功能即识别车牌。开发中，每周开次分钟例行会议，每周人轮流写份周报，提高交流沟通。第二阶段完成能交付客户识别字符功能，与用户交流根据用户需求看能否省略如疆等字符识别，给予充足时间对主要需求进行测试。第三阶段完成交付客户车牌定位功能，根据进度分析。

5、得。字符分割垂直投影就是竖直边界内扫描，小于个定值即进行分割。字符识别由于涉及模式识别图像处理人工智能计算机等学科，识别方法多种多样。主要识别方法有统计识别结构识别神经网络字符识别模板匹配字符识别。由于图像环境复杂，统计和结构识别两种传统方法并不可靠，目前主要采用后两类。神经网络字符识别具有良好容错分类并行处理能力，但是为了保证识别率需要大量样本，这就需要长时间学习。模板匹配字符识别相对算法简单，速度较快主要有简单模板匹配外围轮廓匹配投影序列匹配外围轮廓投影匹配等。本系统主要研究神经网络和模板匹配两种方法。目前掌握知识还有所欠缺，边做边学。关键技术分析关键技术分析车牌定位车牌图像中并不只包含车牌，还有车身背景。

6、综合下载到功能仿真数字信号处理工具在集成环境中创建完成嵌入式设计对的些补充，包括中断定时器控制等可编程网表构造以及验证测试软件系统功能确定开发人员客户传输通信数据库服务器交互互联网机采集数据用户输入车牌显示出该车出现位置用户系统研制图像数据传送到上，通过算法实现将车牌上字符显示在上研发预期成果系统指标性能以实现识别功能。成本开发人员费用元模式识别数字图像处理视频元相关书籍以及网络资源元功耗本身传输字符小容量并且使用交流电。功耗因素影响较弱。可靠性达到识别率，车牌倾斜角度不超过度内，可以成功识别。系统阶段产品时间任务名称开始时间完成年年调研讨论所涉及领域搜集方案确定核心算法分析可行性与需基于车牌。

7、等等的技术。节省流量技术。保证产品的稳定性与识别率任务分解，成员分工邹玉龙于洋苟旭博李少华工程实践基于车牌识别系统综合意见参考文献通信与数据搬移时序控制仿真图像算法功能仿真图像识别理论代码实现给定车牌显示车牌定位显示传输至进行管理工程开发避免不了人力分配，考虑到考试等外界因素，在我们这次系统开发中两个人负责个功能模块，不但防止人员变动造成产品延期，也能促进成员对系统整体了解。当前进度按照课本以及相关书籍上测试程序在开发板上实验包括点亮库内字符显示开关控制和，加深对了解，熟悉开发环境。目前任务是汉字字符在上的显示，使用与核内寄存器使用。求图像处理调试代码编写完成各个模块与单元功能仿真系统集成与测试确保识别率。

8、开次分钟例行会议，每周人轮流写份周报，提高交流沟通。第二阶段完成能交付客户识别字符功能，与用户交流根据用户需求看能否省略如疆等字符识别，给予充足时间对主要需求进行测试。第三阶段完成交付客户车牌定位功能，根据进度分析用户是否需要变更或者额外功能。风险估计管理和设计风险类似的成熟产品已经出现，需要在别人的基础上面，做得更好。项目的时间很有限，需要完成的工作比较重。技术风险需要学习模式识别数字图像处理数字信号点求得。字符分割垂直投影就是竖直边界内扫描，小于个定值即进行分割。字符识别由于涉及模式识别图像处理人工智能计算机等学科，识别方法多种多样。主要识别方法有统计识别结构识别神经网络字符识别模板匹配字符识。

9、阶段分析阶段理论调研对车牌涉及的图像算法模式识别总线协议知识进行调研作为理论基础。阶段二分割字符将图像数据输入中，基于常用的垂直投影算法，使用变换的分割阈值，经过迭代循环，达到字符分割。阶段三识别车牌上的字符由字母，数字，汉字构成。由模式识别中的聚类来看共是个聚类中心，对采集来的数据进行滤波等处理后进行聚类结构匹配，由于已知是个聚类，所以采用均值聚类法来进行分类决策算法在上使用软核对其进行均值迭代计算，将样本与已经有的聚类通过最小距离进行匹配。这里中聚类的数目初始值模块集合分布会影响算法速度，如果可以优化出能快速选中相邻的聚类，可以大大的提高实时要求。阶段四定位车牌的提取，采用多个特征颜色分量，灰度图，点。

10、性高理论基础模式识别数字图像处理数字信号处理以及概率统计理论基础，通过的灵活编程实现自己计算方法。通过功能仿真综合后仿真和时序仿真后，确保编写出的模块正确性，就可以把编写好的各个功能模块下载到内部或者片外的配置器件中。在上实现难度等特点，并且由于理论到实践以及代码实现有所差别，本系统将测试主要使用颜色特征提取，也将实验变换定位或者更多的方法进行实验。其中颜色特征提取根据每个颜色都是由分量构成而与灰度图关系转换成灰度图像，由于车牌大部分是蓝白和黑黄所以设定特定的阈值来进行局部二值化后，从底部开始水品扫描，由于字符的存在，通过黑白变化的次数来确定字符上下界。阶段开发管理实现客户需要主要功能即识别车牌。开发中，每。

11、别。由于图像环境复杂，统计和结构识别两种传统方法并不可靠，目前主要采用后两类。神经网络字符识别具有良好容错分类并行处理能力，但是为了保证识别率需要大量样本，这就需要长时间学习。模板匹配字符识别相对算法简单，速度较快主要有简单模板匹配外围轮廓匹配投影序列匹配外围轮廓投影匹配等。本系统主要研究神经网络和模板匹配两种方法。目前掌握知识还有所欠缺，边做边学。关键技术分析关键技术分析车牌定位车牌图像中并不只包含车牌，还有车身背景以及噪声。目的在复杂环境中准确快速找出车牌位置。方法水平灰度特征提取边缘检测定位车牌颜色特征提取变换定位小波变换数学形态学等理论方法。由于水平灰度特征对车体颜色依赖性边缘检测后续工作依然复杂小波变。

12、别系统指导老师翟建芳小组成员邹玉龙苟旭博于洋李少华项目背景随着经济与生活水平的提高，车辆的数目日益增多，对车辆的自动化管理显得日益重要。总体上看，对车辆的管理，已经成为国家交通运输的重要内容。传统的车辆管理系统是在对图像进行采集后进行存储，之后传送至计算机内进行人工识别。如果单靠人工进行管理，浪费了大量的精力与物力。很显然，传输图像有许多多余，而且这种工作对于人类来说很枯燥与无价值。项目产品特点本系统采用来做车牌自动识别，能在以下几个方面应用并体现出优越性停车场乱停车辆在交通不是繁忙地段可以传输文字。车辆的追踪可以根据该车辆在数据库的信息，查出该车出现过位置节约存储空间节约人力资源体积小，可靠。

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