车牌识别系统进展：基于MATLAB的算法优化与电磁兼容分析

车牌识别系统作为智能交通领域的关键技术，近年来在全球范围内得到了广泛关注。它在停车场管理、高速公路超速监控、电子警察系统以及社区车辆管理等领域发挥着关键作用，对于提升交通效率和保障公共安全具有重要意义。国内外的研究工作起步不一，但都在不断进步。 国外的研究早在上世纪70年代就开始了，例如英国的实验室成功开发了实时车牌检测系统，同时出现了针对被盗车辆的自动监测系统。Cui Yuntao的工作中，提出了一种基于马尔科夫场的车牌特征提取和二值化方法，显著提升了识别精度。Eun Ryung等人则利用Hough变换、灰度值变换和HLS彩色模式进行车牌定位和识别，分别达到了81.25%至91.25%的较高识别率。日本在车牌图像获取和产业化方面投入巨大，如Luis开发的系统展示了其在实际应用中的效能。 在国内，上海交通大学的王璐硕士论文详细探讨了基于MATLAB的车牌识别系统研究。论文作者首先对现有技术进行了深入研究，明确了整体设计方案，将系统分为车牌定位、字符切分和字符识别三个模块。其中，车牌定位模块引入小波变换，增强边缘提取和定位的准确性，适应不同底色的车牌；车牌二值化采用改进的Otsu算法，优化了直方图划分，提高处理速度并确保对各类车牌的识别效果；BP神经网络字符识别算法中，通过动量梯度下降法训练网络，有效减少学习过程的振荡，加快收敛速度。 对比了模板匹配和BP网络算法，结果显示BP网络在车牌字符识别上具有优势。整个系统在MATLAB环境下构建，通过测试平台对353张卡口汽车照片进行实际车牌识别，验证了系统的有效性。该研究为后续的车牌识别系统产品化提供了坚实的技术基础，涉及的关键技术包括小波变换、Otsu算法、模板匹配和BP神经网络，以及MATLAB这一强大的工具平台。车牌识别系统的发展趋势是向着更高的识别精度、更快的速度和更强的鲁棒性迈进，而这正是智能交通时代的需求所在。