一、项目概述
1.1 项目目标与用途
随着城市交通的不断发展，停车管理成为一个亟待解决的问题。传统的人工管理方式效率低下，容易出错，且无法实时监控车流量。为此，本项目旨在设计一个基于嵌入式技术的停车场车牌识别系统，能够自动识别进出停车场的车辆，记录车牌信息，并支持临时车牌的管理。该系统不仅可以提高停车场的管理效率，还能为用户提供便捷的停车体验。
1.2 技术栈关键词
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硬件：高清摄像头、嵌入式处理器（Raspberry Pi、Jetson Nano）、存储设备（SD卡、SSD）
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软件：Linux、OpenCV、Tesseract OCR、YOLO、SQLite
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通信协议：MQTT、HTTP、WebSocket
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用户界面：HTML/CSS/JavaScript、移动应用（Android/iOS）
二、系统架构
2.1 系统架构设计
本系统的架构设计包括硬件部分和软件部分。硬件部分主要由摄像头、嵌入式处理器和存储设备组成；软件部分则包括操作系统、图像处理、数据库和通信协议。
2.2 选择合适的硬件和技术栈
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摄像头：选择支持夜视功能的高清摄像头，以确保在低光环境下也能清晰识别车牌。
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嵌入式处理器：选择Raspberry Pi或Jetson Nano作为主控板，前者适合一般的图像处理，后者则适合需要深度学习的应用。
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存储设备：使用SD卡存储实时数据，必要时可选择SSD以提高读写速度。
2.3 系统架构图
以下是系统架构图，展示了各个组件及其交互关系：
三、环境搭建和注意事项
3.1 环境搭建
- 硬件连接：
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将摄像头连接到Raspberry Pi或Jetson Nano的USB接口。
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确保SD卡已格式化并安装好操作系统（如Raspbian或Ubuntu）。
- 软件安装：
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安装必要的软件包：
sudo apt-get updatesudo apt-get install python3-opencv tesseract-ocr -
安装深度学习框架（如TensorFlow Lite或PyTorch Mobile）。
- 数据库配置：
- 安装SQLite或MySQL，并创建相应的数据库和表结构。
3.2 注意事项
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确保摄像头的视角覆盖停车场的进出口。
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在低光环境下测试摄像头的夜视效果。
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定期备份数据库，以防数据丢失。
四、代码实现过程
在本项目中，我们将系统划分为多个模块，以便于开发和维护。每个模块负责特定的功能，模块之间通过定义良好的接口进行交互。以下是系统模块的详细介绍，包括代码示例、代码说明和算法介绍。
4.1 系统模块划分
系统主要分为以下几个模块：
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图像采集模块
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图像处理与车牌识别模块
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数据存储模块
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用户界面模块
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通信模块
4.1.1 图像采集模块
功能：负责从摄像头实时捕获图像并保存。
代码示例：
import cv2def capture_image():# 初始化摄像头cap = cv2.VideoCapture(0) # 0为默认摄像头ret, frame = cap.read() # 读取一帧图像if ret:cv2.imwrite('car_plate.jpg', frame) # 保存图像cap.release() # 释放摄像头
代码说明：
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使用OpenCV库初始化摄像头并捕获图像。
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如果成功捕获图像，则将其保存为
car_plate.jpg。
4.1.2 图像处理与车牌识别模块
功能：对捕获的图像进行处理，并识别车牌信息。
算法介绍：
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图像预处理：使用灰度化、二值化等方法提高车牌识别的准确性。
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车牌识别：使用Tesseract OCR进行字符识别。
代码示例：
import cv2
import pytesseractdef process_image(image_path):# 读取图像image = cv2.imread(image_path)# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用高斯模糊blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 二值化处理_, thresh = cv2.threshold(blurred, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 使用Tesseract进行车牌识别custom_config = r'--oem 3 --psm 8' # 配置参数text = pytesseract.image_to_string(thresh, config=custom_config)return text.strip() # 返回识别结果
代码说明：
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读取图像并转换为灰度图。
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使用高斯模糊减少噪声，随后进行二值化处理。
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使用Tesseract OCR识别车牌字符，并返回识别结果。
4.1.3 数据存储模块
功能：负责将识别到的车牌信息存储到数据库中。
代码示例：
import sqlite3def store_data(license_plate):# 连接SQLite数据库conn = sqlite3.connect('parking_lot.db')cursor = conn.cursor()# 创建表（如果不存在）cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS plates (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,license_plate TEXT NOT NULL,timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)''')# 插入车牌信息cursor.execute('INSERT INTO plates (license_plate) VALUES (?)', (license_plate,))conn.commit() # 提交事务conn.close() # 关闭连接
代码说明：
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使用SQLite数据库存储车牌信息。
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创建表格以存储车牌和时间戳。
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插入识别到的车牌信息并提交事务。
4.1.4 用户界面模块
功能：提供用户与系统交互的界面，展示实时监控和识别结果。
代码示例（使用Flask框架）：
from flask import Flask, render_template
import sqlite3app = Flask(__name__)@app.route('/')
def index():# 连接数据库并获取车牌信息conn = sqlite3.connect('parking_lot.db')cursor = conn.cursor()cursor.execute('SELECT * FROM plates ORDER BY timestamp DESC')plates = cursor.fetchall()conn.close()return render_template('index.html', plates=plates)if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
代码说明：
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使用Flask框架创建一个简单的Web应用。
-
在根路由
/中，连接SQLite数据库，查询所有车牌信息，并将结果传递给HTML模板index.html进行展示。 -
运行Flask应用，监听在5000端口。
HTML模板示例（templates/index.html）：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>停车场车牌识别系统</title><link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css">
</head>
<body><div class="container"><h1 class="mt-5">停车场车牌识别记录</h1><table class="table mt-3"><thead><tr><th>ID</th><th>车牌号</th><th>时间戳</th></tr></thead><tbody>{% for plate in plates %}<tr><td>{{ plate[0] }}</td><td>{{ plate[1] }}</td><td>{{ plate[2] }}</td></tr>{% endfor %}</tbody></table></div>
</body>
</html>
代码说明：
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使用Bootstrap框架美化表格，展示车牌识别记录。
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通过Jinja2模板引擎动态生成表格内容。
4.1.5 通信模块
功能：负责与外部系统（如云存储或其他服务）进行数据传输。
代码示例（使用MQTT协议）：
import paho.mqtt.client as mqtt# MQTT回调函数
def on_connect(client, userdata, flags, rc):print("Connected with result code " + str(rc))def publish_data(license_plate):client = mqtt.Client()client.on_connect = on_connectclient.connect("mqtt.eclipse.org", 1883, 60) # 连接MQTT服务器# 发布车牌信息client.publish("parking/plates", license_plate)client.disconnect() # 断开连接
代码说明：
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使用Paho MQTT库实现MQTT通信。
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定义连接回调函数，连接到MQTT服务器并发布车牌信息。
4.2 时序图
以下是系统模块之间的时序图，展示了各个模块的交互关系：
4.3 整体流程
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图像采集：用户请求捕获图像，摄像头拍摄并返回图像。
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图像处理：将图像传递给图像处理模块进行预处理和车牌识
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图像处理：将图像传递给图像处理模块进行预处理和车牌识别。处理模块会对图像进行灰度化、模糊处理和二值化，随后使用Tesseract OCR识别车牌字符。
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数据存储：识别到的车牌信息将被存储到SQLite数据库中，确保数据的持久性和可查询性。
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用户界面更新：用户界面模块会查询数据库中的车牌记录，并将最新的识别结果展示给用户。
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数据发布：系统还可以将识别到的车牌信息通过MQTT协议发布到外部系统，便于进行远程监控或数据分析。
4.4 代码实现总结
在整个系统中，各个模块通过清晰的接口进行交互，确保了系统的可维护性和扩展性。以下是每个模块的功能总结：
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图像采集模块：负责从摄像头捕获实时图像，确保图像质量满足识别要求。
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图像处理与车牌识别模块：使用OpenCV和Tesseract进行图像处理和车牌识别，确保识别准确率。
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数据存储模块：使用SQLite数据库存储车牌信息，支持快速查询和数据管理。
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用户界面模块：使用Flask框架提供Web界面，展示车牌识别记录，便于用户查看。
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通信模块：通过MQTT协议与外部系统进行数据交互，支持远程监控和数据分析。
五、项目总结
5.1 项目主要功能
本项目实现了一个基于嵌入式技术的停车场车牌识别系统，主要功能包括：
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实时图像采集：通过高清摄像头实时捕获车辆图像。
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车牌识别：使用图像处理和OCR技术识别车牌信息。
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数据存储：将识别到的车牌信息存储到SQLite数据库中，支持历史记录查询。
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用户界面：提供Web界面，展示车牌识别记录，便于用户查看。
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数据通信：通过MQTT协议将车牌信息发布到外部系统，支持远程监控。
5.2 实现过程
在实现过程中，我们遵循了模块化设计原则，将系统划分为多个功能模块。每个模块独立开发，确保了代码的可读性和可维护性。通过使用开源库（如OpenCV、Tesseract和Flask），我们能够快速实现各项功能，节省了开发时间。