MATLAB驱动的车牌识别系统研发与性能优化
需积分: 13 185 浏览量
更新于2024-07-21
5
收藏 6.57MB PDF 举报
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。
2023-10-17 上传
208 浏览量
2023-08-12 上传
2023-10-25 上传
2023-06-13 上传
2023-11-09 上传
2023-04-29 上传
2023-07-09 上传
2023-04-04 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/99aa0466854c4eae991271ebecae5ccf_u010622013.jpg!1)
仰望执着
- 粉丝: 2
- 资源: 8
最新资源
- AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接
- Hibernate主键生成策略详解
- 操作系统实验:位示图法管理磁盘空闲空间
- JSON详解:数据交换的主流格式
- Win7安装Ubuntu双系统详细指南
- FPGA内部结构与工作原理探索
- 信用评分模型解析:WOE、IV与ROC
- 使用LVS+Keepalived构建高可用负载均衡集群
- 微信小程序驱动餐饮与服装业创新转型:便捷管理与低成本优势
- 机器学习入门指南:从基础到进阶
- 解决Win7 IIS配置错误500.22与0x80070032
- SQL-DFS:优化HDFS小文件存储的解决方案
- Hadoop、Hbase、Spark环境部署与主机配置详解
- Kisso:加密会话Cookie实现的单点登录SSO
- OpenCV读取与拼接多幅图像教程
- QT实战:轻松生成与解析JSON数据