1、“.....郑南宁,张西宁,戴莹,朱海安行驶车辆牌照自动识别系统西安交通大学学报二论文集郑影基于的汽车牌照定位与识别系统的设计吉林大学硕士学位论文,基于数字信号处理的车牌定位与识别广东工业大学硕士学位论文三期刊报纸张俭鸽,李娜车牌定位在中的实现中国科技信息张丽伟,张晶基于图像处理的车牌定位方法的研究长春工程学院学报自然科学版李宇成,阴亮基于图像的运动车辆速度测量北方工业大学学报,王广宇汽车牌照识别系统综述郑州轻工业学院学报自然科学报李波,曾致远,周建中种自适应车牌图像定位新方法中国图象图形学报总结，需要分割。字符归化般分割出来的字符要进行进步的处理，以满足下步字符识别的需要。但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。在此只进行了归化处理，然后进行后期处理。第五章字符识别字符的识别目前用于车牌字符识别中的算法主要有基于模板匹配的算法以及基于人工神经网络的算法......”。

2、“.....然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。模板匹配的主要特点是实现简单，当字符较规整时对字符图像的缺损污迹干扰适应力强且识别率相当高。综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。模板匹配是图象识别方法中最具代表性的基本方法之，它是将从待识别的图象或图象区域,中提取的若干特征量与模板,相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量最大的个就表示期间相似程度最高，可将图象归于相应的类。也可以计算图象与模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。然而，通常情况下用于匹配的图象各自的成像条件存在差异，产生较大的噪声干扰，或图象经预处理和规格化处理后，使得图象的灰度或像素点的位置发生改变。在实际设计模板的时候，是根据各区域形状固有的特点，突出各类似区域之间的差别，并将容易由处理过程引起的噪声和位移等因素都考虑进去，按照些基于图象不变特性所设计的特征量来构建模板，就可以避免上述问题。模版匹配法原理简介要对个车牌字符进行识别，首先是将这个车牌字符的图片输入电脑，而要对它进行处理......”。

3、“.....因此将待识别字符的图片通过转化为矩阵，再通过对矩阵进行系列的数学运算，从而达到对图片进行识别的目的是处理矩阵运算的强大软件，所以本文的整个识别过程都是通过来实现的首先以二维图像的处理为例介绍下传统的模板匹配算法。算法的基本思想是将归化的字符二值图像与模板库中的字符二值化图像逐个进行匹配，采用相似度的方法计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度，取最相似的就是匹配。匹配时相似度函数定义为其中，为待识别车牌字符图像中像素点，的灰度值，这里的取值为或为模板字符图像中像素点，的灰度值，这里的取值为或和为模板字符点阵横向和纵向包含的像素个数。本文是将待识别的字符与已经存储在计算机中的标准模板进行逻辑与，运算，所有标准模板如图所示而将待识别字符与标准字符模板进行逻辑与运算之所以能够达到识别目的，其原理是当待识别字符与相应的字符模板匹配时结果较为清晰，与其余模板匹配时会变得很模糊，具体如图所示。图,和中的分别表示字符和的标准模板，表示待识别字符,表示待识别字符分别与这三个标准模板进行匹配后的结果从上述三幅图中可以很容易看出，图中的模板......”。

4、“.....计算机需要定的判别规则才可以将正确的识别结果自动输出。这就需要引入判别函数，而本文则是选取了两个判别函数，分别利用这两个判别函数对运算图字符识别流程图本文方法具体步骤步骤利用将标准字符模板与待识别字符所对应的像素矩阵求出来，然后将它们二值化，得到相应的二值矩阵，分别记为，和将数字图像进行二值化的命令为,其中，表示图片名称表示图片格式步骤将待识别字符与标准模板逐进行逻辑与运算，即将二值矩阵分别与二值矩阵二进行逻辑与，运算，得到相应的二值矩阵。二逻辑与运算对应的命令为,步骤根据预先设计好的判别函数，得出最终的识别结果本文采用了两个判别函数，分别为上述两个函数中，表示求矩阵中所有元素的和在函数中，与凡所对应的乓代表的标准模板为识别结果，在函数中，与对应的所代表的标准模板为识别结果步骤通过将正确的识别结果输出识别结果及对比此处采用相减的方法来求得字符与模板中哪个字符最相似，然后找到相似度最大的输出。汽车牌照的字符般有七个，大部分车牌第位是汉字，通常代表车辆所属省份，紧接其后的为字母与数字。车牌字符识别与般文字识别在于它的字符数有限，汉字共约多个，大写英文字母个，数字个。为了实验方便......”。

5、“.....只建立了个数字个字母与个数字的模板。其他模板设计的方法与此相同。首先取字符模板，接着依次取待识别字符与模板进行匹配，将其与模板字符相减，得到的越多那么就越匹配。把每幅相减后的图的值个数保存，即为识别出来的结果。对于光照条件不理想的图象，可先进行次图象增强处理，使得图象灰度动态范围扩展和对比度增强，再进行定位和分割，这样可以提高分割的正确率。而采用了色彩通道的牌照区域分割算法充分利用了牌照图象的色彩信息，简化了算法的实现，加快了图象的处理速度，具有较高的检出正确率，而且整个过程用语言编程实现，无时间滞后感，可以满足实时检出的要求。但是在设计的过程中发现，使用另幅图像后，识别效果始终没有那么理想。需要做定的设置后才能识别出相应的字符。在车牌字符分割的预处理中，用到了对分割出的字符车牌进行均值滤波，膨胀或腐蚀的处理。这在对于有杂点的车牌是很有用的，因为这样可以把字符与字符之间的杂色点去除，只有白色的字符和黑色的背景存在，这样有利于的字符分割进行。字符识别过程使用的是模板匹配的或腐蚀处理后寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割......”。

6、“.....详述了模型建立过程并进行了仿真和仿真结果分析。建立了不同巡航速度的仿真情况，并在几种不同的车速下做出了基于控制方法的控制曲线。仿真研究表明该控制系统能使汽车的巡航速度逐渐趋向并稳定于设定的目标值，在不同的巡航车速和外界因素变化的情况下均可得到良好的控制效果。第章巡航控制系统的硬件设计微控制器的选择微控制器的缩写是整个控制系统的核心部分，它的选择决定了系统的软件开发环境以及硬件连接方式等系列的问题。本次设计采用的微控制器为。是公司推出的系列微控制器中的款增强型位微控制器。其集成度高，片内资源丰富，接口模块包括等，它不仅在汽车电子工业控制中高档机电产品等应用领域具有广泛的用途，而且在存储控制及加密方面也有很强的功能。微控制器采用增强型位，片内总线时钟最高可达片内资源包括串行接口模块。脉宽调制模块可设置成路位或者路位，可宽范围的选择逻辑时钟频率。它还提供两个路位精度转换器，控制器局域网模块，增强型捕捉定时器，并支持背景调试模式。系统结构大致可以分为核心和外设两部分，对应图中的左右两半边。核心该部分包括的的种存储器多电压调整器......”。

7、“.....其中口和口可作为外扩内存或接口电路的分时复用地址数据总线，口的部分口可作为控制总线。外设外设部分包括转换器，增强型定时与捕捉模块，串行接口。等接口是许多微控制器所没有的。其他辅助芯片介绍及应用最小系统设计时钟电路设计时钟电路在单片机系统硬件设计中往往是个关键的部分，因为晶振体的工作频率很高，设计不当很有可能使其工作时的产生的高频信号对其他电路造成干扰，尤其图系统结构图是对模拟部分如转换输入图最小系统电路图车速传感器选择及安装由于本设计的最终目的是对车速的恒速控制，所以车速信号的准确与否关系到整个控制过程的精确程度，因此车速传感器作用非常之重要，所以其型号的选择和安装位置方法等都非常关键。车速传感器的选择磁电式传感器磁电式传感器包括磁感应电式传感器，霍尔式传感器和磁栅等。磁感应电式传感器是种机电能量变化型传感器，不需要外部供电电源，电路简单，性能稳定，输出阻抗小，又具有定的频率响应范围般为，适用于振动转速扭矩等的测量......”。

8、“.....不方便安装在本实验平台上。霍尔式传感器霍尔式传感器也是种磁电式传感器。它是利用霍尔元件基于霍尔效应将被测量转换成电动势输出的种传感器。由于霍尔元件在静止状态下具有感受磁场的独特能力，并且具有结构简单体积小噪声小频率范围宽动态范围大寿命长等特点，因此获得了广泛应用。但受到本设计的具体条件的限制，该型传感器没有被选用。光电式传感器光电式传感器是以光电器件作为转换元件的传感器，首先把被测量的变化转化成光信号的变化，然后通过光电转换元件变换成电信号。由于光电测量方法灵活多样，可测参数众多切割像处理基础清华大学出版社刘允才智能交通国际发展概况和国内优先考虑的课题公路张宏林精通数字图像模式识别技术及工程实践第版北京人民邮电出版社,郑南宁,张西宁,戴莹,朱海安行驶车辆牌照自动识别系统西安交通大学学报二论文集郑影基于的汽车牌照定位与识别系统的设计吉林大学硕士学位论文,基于数字信号处理的车牌定位与识别广东工业大学硕士学位论文三期刊报纸张俭鸽,李娜车牌定位在中的实现中国科技信息张丽伟,张晶基于图像处理的车牌定位方法的研究长春工程学院学报自然科学版李宇成......”。

9、“.....王广宇汽车牌照识别系统综述郑州轻工业学院学报自然科学报李波,曾致远,周建中种自适应车牌图像定位新方法中国图象图形学报总结，需要分割。字符归化般分割出来的字符要进行进步的处理，以满足下步字符识别的需要。但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。在此只进行了归化处理，然后进行后期处理。第五章字符识别字符的识别目前用于车牌字符识别中的算法主要有基于模板匹配的算法以及基于人工神经网络的算法。基于模板匹配的的基本过程是首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。模板匹配的主要特点是实现简单，当字符较规整时对字符图像的缺损污迹干扰适应力强且识别率相当高。综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。模板匹配是图象识别方法中最具代表性的基本方法之，它是将从待识别的图象或图象区域,中提取的若干特征量与模板,相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量最大的个就表示期间相似程度最高，可将图象归于相应的类。也可以计算图象与模板特征量之间的距离......”。