MATLAB实现的车牌识别系统：神经网络方法与关键步骤

本篇文档详细介绍了基于MATLAB的车牌识别系统设计，它主要应用于交通领域的智能管理系统中。作者是来自测控与通信工程学院信号与信息处理专业的学生"二妮子"，在导师"么么哒"的指导下进行研究。系统的核心在于利用MATLAB进行车牌字符的准确识别，其中关键环节包括车牌定位、字符分割和字符识别。 该系统的工作流程如下：首先，摄像头捕获车辆的车牌静态图像，然后通过视频卡输入计算机，进行预处理，以应对光照变化、图像质量下降等问题。预处理阶段的目标是增强图像质量和提高对比度，以便更好地识别车牌。接着，系统使用检索模块搜索、检测和定位车牌，同时将字符区域分割出来。 字符识别是整个系统的关键部分，文中提到最常用的方法是神经网络和模板匹配。作者选择基于神经网络的识别方法，通过特性提取和直方图记录等技术，提升识别精度和效率。这种方法的优势在于实现简单，易于理解，即使在精确定位和字符分割后，神经网络也能提供高精度的字符识别。 神经网络在车牌识别中的应用有助于提高交通管理系统的智能化程度，特别是在高速公路收费、停车场管理、违章监测和交通诱导控制等场景中，车牌识别系统的广泛应用可以显著提升交通管理效率，实现车辆管理的规范化。车辆牌照作为车辆的唯一标识，其识别在机动车管理中具有重要的实际价值。 本篇文档深入探讨了基于MATLAB的车牌识别系统设计，展示了如何通过图像处理技术、神经网络模型等手段提高车牌识别的准确性和实用性，对于理解和开发此类智能交通系统具有较高的参考价值。