MATLAB车牌识别系统研究：小波变换与BP神经网络

"基于MATLAB的车牌识别系统研究" 在智能交通系统中，车牌识别是一项关键技术，近年来得到了广泛的关注。此篇上海交通大学的硕士学位论文详细探讨了车牌识别系统的现状与技术发展，并开发了一套基于MATLAB的车牌识别系统。该系统包括了车牌定位、车牌字符切分和车牌字符识别这三个关键模块。 在车牌定位方面，论文提出了一种结合小波变换的车牌边缘检测算法，以提高在光照条件不佳情况下的定位精度，该算法对于不同底色的车牌都有良好的适应性。此外，还设计了车牌的二次定位策略，以进一步增强定位准确性。 车牌二值化过程中，采用了改进的Otsu算法。通过对二维直方图的区域重新划分，减少了运算时间，且能适用于各种类型的车牌，提供更优的二值化效果。 在字符识别阶段，论文采用了有动量的梯度下降法训练BP神经网络，以减小学习过程中的振荡，加快网络收敛速度，从而高效地完成车牌字符的识别。对比模板匹配算法，BP网络算法在性能上表现出更高的优越性。 论文构建了一个测试平台，软件部分全部使用MATLAB的M语言编写。通过这个平台，对353张卡口汽车照片进行了车牌识别的性能测试。测试结果显示，所设计的车牌识别系统能够有效地执行车牌识别任务，为后续的产品化提供了坚实的技术基础。 关键词涉及了车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP神经网络和MATLAB，这些是构建高效车牌识别系统的核心技术元素。该研究不仅深化了对现有车牌识别技术的理解，也为未来相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。