基于matlab的车牌识别系统设计与算法原理

大家好，今天给大家介绍基于matlab的车牌识别系统设计与原理。
车牌识别系统（License Plate Recognition ，简称LPR）是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，在现代交通管理系统中发挥着举足轻重的作用。本项目运用神经网络算法从车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别这几个方面对车牌识别技术进行研究，运用MATLAB仿真，实现对车牌识别系统的设计。

文章目录：

1、项目简介

1. 汽车牌照自动识别系统是应用图像处理技术、模式识别技术和神经网络技术,从复杂背景中准确提取、识别出汽车牌照。自动车牌识别技术是解决交通管理问题的重要手段,是计算机图像处理技术和模式识别技术在智能交通领域的典型应用。由于神经网络具有良好的自学习和自适应能力，同时有很强的分类能力、容错能力和鲁棒性，可以实现输入到输出的非线性映射，可在有干扰的情况下对字符实现分类识别，能够解决车牌字符速度和识别正确率等问题，故被广泛地用于汽车牌照识别
2. 本系统设计使用BP神经网络运用MATLAB仿真，对车牌字符进行识别。

2、难度指数

本项目难度：中等难度
适用场景：相关题目的毕业设计及相关领域的应用研究

3、运行环境：

环境配置：
本项目所使用的MATLAB版本为MATLAB 7.8.0（R2016a）
注：可适配绝大部分matlab版本
项目技术：
轮廓提取算法+ 图像分割算法 +神经网络算法+图像预处理+车牌定位+车牌字符分割+车牌识别等等

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转载自CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_53407570/article/details/161836567