MATLAB驱动的车牌识别系统研发与性能优化

该篇硕士论文是关于"基于MATLAB的车牌识别系统研究"，由上海交通大学的王璐撰写，旨在探讨车牌识别在智能交通领域的应用及其技术改进。随着智能交通的发展，车牌识别系统在停车场管理、高速公路超速监控、城市交通管理和安全监控等方面扮演着关键角色。作者首先对当前车牌识别系统的现状和技术进行了详尽研究，指出尽管市场上已有相关产品，但算法的优化和改进仍然是研究的重点。 论文的核心内容集中在软件部分的设计，主要包括车牌定位、字符切分和字符识别三大部分。在车牌定位模块，作者提出了一种基于小波变换的边缘检测方法，结合二次定位算法，提高了在光线条件不佳时的定位精度，算法对不同底色的车牌具有很好的适应性。车牌二值化则采用改进的Otsu算法，通过优化二维直方图区域划分，有效减少了计算时间，并确保了对各类车牌的高效识别。 字符识别部分，作者使用BP神经网络并采用有动量的梯度下降法进行训练，这有助于减小神经网络学习过程中的震荡，加速网络收敛，从而实现准确的字符识别。对比模板匹配算法，BP网络算法在性能上表现出优越性。 整个系统构建在MATLAB的M语言平台上，通过测试平台对353张卡口汽车照片进行车牌识别，结果显示该系统能够有效识别车牌，为后续产品化提供了坚实的技术基础。关键词包括车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络和MATLAB，充分展示了作者在这方面的研究深度和技术创新。 这篇论文对于希望深入了解车牌识别技术特别是MATLAB应用的人士来说，具有很高的参考价值，提供了实际的解决方案和实践经验，对于推动相关领域技术进步具有重要意义。