车牌识别系统设计

资 源 简 介

车牌识别系统设计

详 情 说 明

车牌识别系统是智能交通领域的核心技术，其MATLAB实现通常包含以下关键环节：

图像采集与预处理阶段首先通过摄像头获取车辆图像，利用中值滤波消除噪声干扰，接着采用灰度化处理降低数据维度。系统会通过边缘检测算法（如Sobel算子）和形态学处理来增强车牌区域特征。

定位算法作为核心环节，常结合颜色空间分析（针对特定车牌底色）和投影法定位候选区域。对于倾斜车牌，采用Radon变换或Hough变换进行角度校正，最后通过长宽比阈值精确裁剪车牌区域。

字符分割环节首先进行二值化处理，采用垂直投影法分割单个字符，针对字符粘连情况会结合连通域分析。为提高识别率，需进行字符尺寸归一化和细化处理。

特征提取阶段可采用多种方案：统计特征法计算字符的投影特征，结构特征法分析笔画拓扑关系，或直接使用卷积神经网络提取深度特征。传统方法中，模板匹配和SVM分类器较为常见。

识别输出模块将提取的特征与字符模板库比对，采用最近邻算法或概率模型输出识别结果，最后通过校验规则（如车牌编码规则）提高准确率。系统性能优化可考虑引入多帧验证机制和深度学习模型提升复杂环境下的鲁棒性。