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基于Java和OpenCV的车牌识别停车场收费系统毕业设计项目

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简介:
本项目为基于Java编程语言与OpenCV库开发的智能停车管理系统,专注于实现自动化的车牌识别功能以优化停车场进出流程及费用收取。 毕业设计项目:基于Java与OpenCV的车牌识别停车场收费系统。该项目适用于毕业设计或二次开发,并包含对OpenCV知识及API的学习。 ```java @Controller @RequestMapping(car) public class CarController { @Resource DbService dbService; // 抓拍车牌功能方法定义 @RequestMapping(paizhao) @ResponseBody public Map paizhao(HttpServletRequest request,String imageData,String extName) throws Exception{ UserVo user = request.getSession().getAttribute(userinfo); CarApi faceApi = new CarApi(); RootResp resp = faceApi.carVerify(imageData); Map result = new HashMap<>(); // 处理返回结果 } } ``` 这里展示了一个简单的抓拍车牌的请求处理方法,通过`CarApi`类调用识别功能,并将响应信息封装在Map中返回。

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客服
客服
  • JavaOpenCV
    优质
    本项目为基于Java编程语言与OpenCV库开发的智能停车管理系统,专注于实现自动化的车牌识别功能以优化停车场进出流程及费用收取。 毕业设计项目:基于Java与OpenCV的车牌识别停车场收费系统。该项目适用于毕业设计或二次开发,并包含对OpenCV知识及API的学习。 ```java @Controller @RequestMapping(car) public class CarController { @Resource DbService dbService; // 抓拍车牌功能方法定义 @RequestMapping(paizhao) @ResponseBody public Map paizhao(HttpServletRequest request,String imageData,String extName) throws Exception{ UserVo user = request.getSession().getAttribute(userinfo); CarApi faceApi = new CarApi(); RootResp resp = faceApi.carVerify(imageData); Map result = new HashMap<>(); // 处理返回结果 } } ``` 这里展示了一个简单的抓拍车牌的请求处理方法,通过`CarApi`类调用识别功能,并将响应信息封装在Map中返回。
  • Java.zip
    优质
    这是一个基于Java开发的车牌识别停车场收费管理系统。该系统能够自动识别进出车辆的车牌信息,并进行停车计费和管理,提高停车场运营效率和管理水平。 车牌识别停车计费系统使用的Postgres包是数据安装文件。
  • 智能化
    优质
    智能化停车场车牌识别收费系统是一种利用先进的图像处理和模式识别技术自动识别车辆牌照信息,并实现自动化计费与管理的高效停车解决方案。 在PyCharm中运行《智能停车场车牌识别计费系统》即可进入主界面。该系统能够自动识别车辆的车牌号码,并实现车辆入场和出场的功能。当有车辆靠近摄像头,管理员单击“识别”按钮后,系统会读取并解析车牌信息,并根据记录判断是入场还是出场操作,显示相应的信息。 收入统计功能允许用户通过点击“收入统计”按钮查看系统的财务状况。该功能汇总了所有进出停车场的车辆数据,并生成柱状图以直观地展示总收入情况。 此外,系统还具备满预警机制。基于历史数据分析,它可以预测一周内哪个时间段车位将变得紧张,并在前一天向管理员发出预警通知,以便提前进行调度安排。
  • Python智能.zip
    优质
    本项目为一个基于Python开发的智能停车场管理系统,采用先进的图像处理技术实现自动车牌识别,并结合数据库管理进行智能化停车费计算与收取。 《基于Python的智能停车场车牌识别计费系统》 在当今数字化时代,停车场管理系统的智能化已成为趋势,其中车牌识别计费系统扮演着至关重要的角色。本系统利用Python编程语言结合图像处理技术,实现对车辆进出停车场时的车牌自动识别,并进行相应的费用计算,从而实现了自动化、高效化的管理流程。 一、系统概述 基于Python的智能停车场车牌识别计费系统通过摄像头捕获车辆图像,然后运用图像处理和机器学习算法来识别出车辆的车牌号码。进一步根据停车时间计算应缴费用,实现智能化管理。 二、关键技术 1. 车牌识别:使用OpenCV库进行预处理,包括灰度化、噪声去除及直方图均衡等步骤以提高准确率。接着通过模板匹配或边缘检测定位车牌区域,并利用OCR技术将字符分割和识别出来。 2. 机器学习:系统可能应用深度学习模型如卷积神经网络(CNN),训练模型区分不同类型的车牌和字符,需要大量样本图像确保适应各种环境下的识别需求。 3. 计费算法:根据车辆进出停车场的时间差计算费用。涉及时间戳比较、计时器以及费用计算逻辑等。 三、系统组成部分 1. 数据采集模块:使用摄像头实时捕获并上传车辆图像至服务器进行处理; 2. 图像预处理模块:对图像做进一步加工,提取车牌特征信息; 3. 车牌识别模块:利用训练好的模型完成字符的自动识别工作; 4. 计费模块:根据停车时长及费率标准计算费用,并生成账单; 5. 用户交互界面:为管理员提供操作平台,显示车辆信息、收费详情等; 6. 数据存储系统:保存进出记录和费用数据以供查询统计。 四、文档资源 包括详细的使用说明文件(如安装配置指南)、设计文档(涵盖架构介绍及技术选型)以及产品说明书。此外还有源代码库可供开发者参考,以及预编译好的应用程序便于直接运行。 总结而言,基于Python的智能停车场车牌识别计费系统整合了现代计算机视觉技术和人工智能算法,实现了高效的车牌识别和费用管理功能,为停车场运营提供了有力的技术支持。通过深入了解系统的各个部分及其运作方式,我们可以更好地掌握这一领域的前沿技术,并在实际应用中提供有效的解决方案。
  • Python:智能.zip
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    本项目为一个基于Python开发的智能停车场管理系统,利用图像处理技术实现自动识别车辆牌照并进行停车费用计算的功能。 Python项目之智能停车场车牌识别计费系统旨在通过使用Python编程语言开发一个自动化解决方案,该方案能够自动识别进入停车场的车辆车牌,并根据停车时间进行相应的费用计算。此系统的实施可以提高停车场管理效率,减少人工操作成本,同时提升用户体验。
  • Python智能.rar
    优质
    本资源提供了一套基于Python开发的智能停车场管理系统代码,实现了自动识别车牌并进行停车费用计算的功能。 用Python编写程序代码,并包含使用文档。
  • OpenCV
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    本项目旨在开发一个基于OpenCV的高效车牌识别系统,适用于各种复杂环境。通过图像处理技术,实现精准定位与识别车辆牌照信息,为智能交通管理提供技术支持。 毕业设计基于OpenCV的车牌识别系统版本:Python 3.7.3,OpenCV 4.0.0.21,NumPy 1.16.2,tkinter 和 PIL 5.4.1。
  • OpenCV
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    本项目旨在开发一款基于OpenCV库的车牌识别系统,利用图像处理技术实现对车辆牌照的自动检测与字符识别。该系统能够有效提升交通管理效率和智能化水平,在停车场、公路监控等领域具有广泛的应用前景。 毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 版本:python3.7.3,opencv4.0.0.21,numpy1.16.2,tkinter和PIL5.4.1。 该系统使用网络上的样本数据进行演示,因此识别率仅供参考。不过对于清晰度较高的图片还是能够成功识别的。 定义了一个`close_window()`函数用于关闭程序窗口,并且停止线程运行: ```python def close_window(): print(destroy) if surface.thread_run: surface.thread_run = False surface.thread.join(2.0) win.destroy() ``` 主程序入口如下,创建Tkinter的主窗口并启动消息循环: ```python if __name__ == __main__: win = tk.Tk() surface = Surface(win) # 在关闭窗口时调用close_window函数 win.protocol(WM_DELETE_WINDOW, close_window) win.mainloop() ``` 以上代码确保了程序在退出前能够正确地结束线程并释放资源。
  • ——OpenCV
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    本项目旨在开发一款基于OpenCV库的车牌识别系统,通过图像处理技术自动检测并识别车辆牌照信息,为智能交通、安全监控等领域提供技术支持。 在信息技术领域中,车牌识别系统(License Plate Recognition, LPR)是一项重要的计算机视觉技术,在交通管理、智能停车及安防监控等领域有广泛应用。本毕业设计使用Python编程语言结合OpenCV库构建了一个能够识别车辆车牌的系统,并详细介绍相关知识点: 1. **OpenCV库**:这是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。在项目中,它用于进行图像预处理、特征提取及模式识别。 2. **Python 3.7.3**:这是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法以及丰富的库支持而广受欢迎。该项目使用Python 3.7.3作为开发环境,并利用其各种数据结构、动态类型和面向对象编程特性等实现功能。 3. **Numpy 1.16.2**:这是用于科学计算的核心库,提供高效的多维数组对象及相关工具,在车牌识别系统中主要用于处理图像数据并执行矩阵运算如滤波与卷积操作。 4. **Tkinter和PIL(5.4.1)**:Tkinter是Python的默认图形用户界面库,可以用来创建交互式应用程序;而Pillow或其前身PIL则支持多种图像的操作功能。这两个工具可能在本设计中用于展示处理前后的图片以及开发GUI。 5. **车牌识别流程** - 预处理阶段:包括灰度化、二值化、噪声去除和直方图均衡等步骤,以提升后续操作的效率。 - 车牌定位:通过边缘检测或霍夫变换等方式确定车牌的大致位置。 - 字符分割:将已定位到的车牌区域进一步划分为单个字符单元。 - 特征提取:为每个单独字符抽取出形状、纹理和大小等特征信息。 - 字符识别:使用机器学习模型(如支持向量机或神经网络)对上述提取出的特征进行分类,从而与已知模板匹配实现识别功能。 - 后处理阶段:通过校验及优化提高整体系统的准确率。 6. **训练与测试**: 在设计过程中需要收集大量车牌样本用于模型训练,并建立有效的字符识别机制;同时还需要利用独立的数据集来评估模型性能,确保其具备较高的识别精度。 7. **实际应用中的挑战** 车牌识别系统在现实场景中会面临诸如光照变化、车牌倾斜及遮挡等复杂情况。为了应对这些难题,可能需要采用更先进的技术手段(如深度学习方法)以提高系统的鲁棒性和准确性表现。 综上所述,基于OpenCV的车牌识别项目结合了计算机视觉与机器学习领域的多种知识和技术,对于提升开发者在这方面的技能具有重要意义。