基于OpenCV和CUDA的车牌识别系统的软件设计与实现车牌识别系统无疑是现代智能交通系统中重要的组成部分,应用十分广泛。主要涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别等多领域学科与技术。伴随着社会经济的发展,对道路交通以及机动车辆的监控和管理的要求越来越高,现代智能交通系统已经成为现今道路交通管理发展的主要方向。同时车牌识别系统作为现代智能交通系统中的一部分具有无可替代的重要作用,它广泛的应用于高速公路收费站、城市道路违章监测以及停车场监控等道路交通管理中,实现了道路交通管理的自动化和智能化。作为图像处理和识别领域中的一个经典课题,车牌识别系统相关的技术研究已经有二十多年的历史,然而就目前已经实现的车牌识别系统而言,还存在车牌定位不准确、耗时过长实时性不理想以及字符识别率不高等缺陷。而且相对于国外,由于我国车牌存在格式和颜色不一、种类繁多等情况,以及汉字识别难度大等问题,致使我国车牌识别系统的开发尤为困难。论文所设计实现的车牌识别系统主要由三部分组成,分别是车牌图片的预处理、车牌定位以及车牌识别。在设计实现车牌图片的预处理部分,主要有车牌图片的权值灰度化、车牌图片的中值滤波以及车牌图片的线性灰度拉伸;在车牌定位部分,则被分为产生车牌区域和选择车牌区域这两个步骤,其中产生车牌区域主要有车牌图片的锐化、车牌图片的二值化以及车牌图片的膨胀和裁剪,选择车牌区域主要有车牌区域的粗选和精选;最后在车牌识别部分,涉及有车牌校正、字符切割以及字符识别。本文针对车牌识别过程中涉及的多种数字图像算法,合理运用OpenCV进行实现。在程序算法的具体设计实现过程中,OpenCV的运用提高了程序的简介、可靠和准确性。同时为进一步提升程序的运行速度,提高程序性能,论文在设计实现中比较性的引入CUDA架构对程序进行改写加速。论文中结合OpenCV和CUDA编程对多处关键算法进行改进优化,充分利用GPU高并行计算能力,实现CPU与GPU合理分配计算能力。论文所设计实现的车牌识别系统经过实验检测,与同类型的车牌识别系统相比在识别速度方面,论文中运用OpenCV精炼实现,已经相对于传统的CPU实现大大提升了速度,然而论文不满足现状进一步运用CUDA改写加速,使得速度得到再次提高;在车牌定位率和车牌颜色识别率方面,论文采用轮廊粗选加上颜色精选使得车牌区域选取以及车牌颜色识别更加准确,车牌定位率和车牌颜色识别率相对于同类系统有所提高;在字符识别率方面,论文运用SVM支持向量机进行数字、字母、汉字的训练和识别,由于科学合理的选取特征向量,使得字符识别率相对于同类系统更为理想。