基于SpringBoot的车牌识别系统设计与实现

最新推荐文章于 2025-07-04 20:38:30 发布

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文章标签： spring boot 后端 java 毕业设计课程设计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mandlkeji/article/details/149099126

基于SpringBoot的车牌识别系统设计与实现

一、系统概述

本系统是一个基于SpringBoot框架的车牌识别管理系统，主要功能包括车牌图像上传、车牌识别、车辆信息管理和数据统计分析等。系统采用B/S架构，前端使用Vue.js+ElementUI，后端采用SpringBoot+OpenCV/Tesseract等技术实现。

系统架构图

二、技术选型

1. 核心技术栈

技术分类	技术选型
后端框架	SpringBoot 2.7.x
前端框架	Vue.js 3 + Element Plus
图像处理	OpenCV 4.5.x
OCR识别	Tesseract OCR 5.x
数据库	MySQL 8.0
开发工具	IntelliJ IDEA

2. 技术选型理由

SpringBoot：简化配置，快速开发，适合毕设项目
OpenCV：强大的图像处理库，用于车牌定位和预处理
Tesseract OCR：开源OCR引擎，支持中文车牌识别
Vue.js：渐进式前端框架，易于学习和实现

三、系统功能模块

1. 功能模块图

2. 核心功能说明

用户管理模块
- 用户注册/登录/权限管理
- 角色分为管理员和普通用户
车牌识别模块
- 图像上传功能
- 车牌定位与字符分割
- OCR识别车牌号码
- 识别结果保存
车辆管理模块
- 车辆信息CRUD操作
- 车牌与车辆绑定
- 黑白名单管理
数据统计模块
- 识别成功率统计
- 车辆进出记录分析
- 数据可视化展示

四、车牌识别算法设计

1. 车牌识别流程

2. 关键代码示例

图像预处理代码片段

// 使用OpenCV进行图像预处理
public Mat preprocessImage(Mat srcImage) {
    // 转换为灰度图
    Mat grayImage = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(srcImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    
    // 高斯模糊降噪
    Mat blurredImage = new Mat();
    Imgproc.GaussianBlur(grayImage, blurredImage, new Size(3, 3), 0);
    
    // Sobel边缘检测
    Mat sobelImage = new Mat();
    Imgproc.Sobel(blurredImage, sobelImage, CvType.CV_8U, 1, 0, 3, 1, 0);
    
    return sobelImage;
}

车牌定位代码片段

// 车牌定位
public List<MatOfPoint> locateLicensePlate(Mat srcImage) {
    // 预处理图像
    Mat processedImage = preprocessImage(srcImage);
    
    // 二值化
    Mat binaryImage = new Mat();
    Imgproc.threshold(processedImage, binaryImage, 0, 255, 
                     Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY);
    
    // 查找轮廓
    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
    Mat hierarchy = new Mat();
    Imgproc.findContours(binaryImage, contours, hierarchy, 
                        Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    
    // 筛选符合车牌特征的轮廓
    List<MatOfPoint> plateContours = filterPlateContours(contours);
    
    return plateContours;
}

五、数据库设计

1. 数据库ER图

2. 主要表结构

用户表(user)

CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) NOT NULL,
  `password` varchar(100) NOT NULL,
  `role` varchar(20) DEFAULT 'user',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

车辆信息表(vehicle)

CREATE TABLE `vehicle` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `plate_number` varchar(20) NOT NULL,
  `vehicle_type` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `owner_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `user_id` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `plate_number` (`plate_number`),
  KEY `user_id` (`user_id`),
  CONSTRAINT `vehicle_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

识别记录表(recognition_record)

CREATE TABLE `recognition_record` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `recognition_time` datetime NOT NULL,
  `plate_number` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `image_path` varchar(255) NOT NULL,
  `success` tinyint(1) DEFAULT '0',
  `user_id` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_id` (`user_id`),
  CONSTRAINT `recognition_record_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

六、系统实现与部署

1. 开发环境搭建

安装依赖
- JDK 1.8+
- Maven 3.6+
- MySQL 8.0
- OpenCV 4.5.x
- Tesseract OCR 5.x

SpringBoot项目配置

# application.properties
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/license_plate_db
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

# OpenCV库路径
opencv.lib.path=/usr/local/share/java/opencv4

# Tesseract数据路径
tessdata.path=/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata

2. 系统部署方案

七、毕设开发建议

开发路线图
- 第1周：环境搭建与需求分析
- 第2周：数据库设计与实现
- 第3-4周：后端核心功能开发
- 第5周：前端界面开发
- 第6周：系统集成测试
- 第7周：性能优化与文档编写
常见问题解决方案
- OpenCV环境问题：使用Docker容器化部署
- 中文识别率低：训练专用中文字符集
- 车牌定位不准：调整图像预处理参数
扩展方向
- 增加深度学习模型提高识别率
- 开发移动端应用
- 集成停车场管理系统