山 西 大 学 论 文 编号：论文题目 基于 iOS 的车牌识别系统的设计与实现 姓 名 院 系 、 专 业 计算机与信息技术学院、软件工程 学 习 年 限 2025 年 9 月至 2025 年 7 月 指 导 老 师 学 位 级 别 学 士 2015 年 4 月 8 日基于 iOS 的车牌识别系统的设计与实现指导老师： 学生姓名：内容摘要 本毕设基于 iOS 平台实现了移动手机上的车牌识别，可以通过相机或者相册选取图像，将图像中的车牌识别并以文本的形式输出。系统主要使用了开源计算机视觉库 OpenCV 和 SVM 等机器学习算法，完成了车牌的定位检测，字符的分割识别等步骤，最终实现了车牌识别。本系统可用于交警在不良条件下执法，亦可以用于私家车车主，方便车主在事故现场取证报警。关键字 iOS；OpenCV；车牌识别1、引言1.1 国内外现状模式识别（Pattern Recognition）技术于二十世纪八十年代开始迅速进展，基于这一技术的相关应用也迅速被人们付诸于实践，如人脸识别、指纹识别等，这其中也包括了车牌识别（ License Plate Recognition）技术。在车牌识别方面，国外的讨论要早于国内，且技术相对成熟。二十世纪九十年代， A.S.Johnson等人通过字符的模版匹配技术设计并实现了一种车牌识别系统，与此同时，R.A.Lotufo 等采纳自适应阈值，边界跟踪，垂直投影，统计最近邻分类器等方法也实现了一种车牌识别系统 [6]。在市场产品化方面，国外也有许多优秀的产品得到推广，如 HTS 公司的 SeeCar 车牌识别（LPR/ANPR）系统可在高速公路实现车牌的实时识别。以色列的 See/Car System 和 Insignia 系统，新加坡的 VLPRS、澳大利亚 Auty 公司的 Safe--Cam 系统、俄罗斯的 Golden Eaglej 等产品也在其本国有着很好的应用。我国对车牌识别技术的讨论要晚于西方发达国家，而且我国车牌构成复杂，既有汉字，又有字母和阿拉伯数字，而且车牌还分不同的类别，类别不同车牌的规格颜色也不尽相同，这都给车牌识别带来了一定难度，国外的车牌识别技术也并不适用于我国。因此，我国有许多高校和学者从事此方面的讨论，国内最早的车牌识别产品有北京汉王科技公司智能交通部门的“汉王眼”车牌识别系统和四川川大智胜软件公司的基于“车牌识别”的智能交通应用系统[6]。目前，市场上有很多成熟的以车牌识别为核心的产品，如基于 DSP 的嵌入式车牌识别、车牌识别停车场管理系统、超速抓拍举证系统等产品[6]。但是由于车牌...
