MATLAB车牌识别系统研究与测试平台构建

"这篇资源主要讨论的是基于MATLAB的车牌识别系统的研究，特别是在汽车电子电磁兼容（EMC）标准分析的背景下。文章来源于上海交通大学的一篇硕士学位论文，由王璐撰写，导师为陈洪亮，专业是电工理论与新技术。论文详细介绍了车牌识别系统的现状、技术及其在MATLAB环境中的实现。 在当前智能交通系统中，车牌识别系统扮演着关键角色，被广泛应用于停车场管理、超速监控、电子警察和小区车辆管理等领域，对国家安全有着显著影响。尽管市场上已有相关产品，但研究者们仍在不断探索和优化识别算法。 论文首先分析了现有的车牌识别技术，并基于这些研究构建了一个基于MATLAB的车牌识别系统。系统设计包含三个主要模块：车牌定位、车牌字符切分和车牌字符识别。在车牌定位方面，作者提出了结合小波变换的边缘检测算法，增强了在光照条件不佳情况下的定位准确性，适用于不同颜色背景的车牌。接着，论文提到了使用改进的Otsu算法进行车牌二值化，缩短了运行时间，能有效处理多种车牌类型。字符识别部分，采用了带有动量的梯度下降法训练的BP神经网络，减少了学习过程中的振荡，提升了识别效率。 为了验证算法的有效性，构建了一个测试平台，该平台的软件部分使用MATLAB的M语言编写。通过测试353张卡口汽车照片，评估了系统的性能，结果显示设计的车牌识别系统能有效地进行车牌识别，为未来的产品化提供了坚实的技术基础。 关键词涵盖了车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP神经网络以及MATLAB，这些都是论文的核心技术点。" 这篇资源深入探讨了车牌识别系统的各个方面，从理论到实践，从算法设计到系统实现，全面展示了MATLAB在这一领域的应用潜力。