计算机视觉与深度学习 ｜ 基于Matlab的雾霾天气和夜间车牌识别系统关键技术与架构设计
文章目录
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- 一、系统设计背景与挑战
- 二、系统总体架构设计
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- 2.1 核心功能模块
- 2.2 环境自适应处理逻辑
- 三、关键技术实现
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- 3.1 雾霾天气图像恢复技术
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- 3.1.1 暗通道先验去雾算法
- 3.1.2 改进Retinex增强
- 3.2 夜间低光照增强技术
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- 3.2.1 差分卷积神经网络
- 3.2.2 自适应直方图均衡化
- 3.3 车牌定位与字符识别
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- 3.3.1 多特征融合定位
- 3.3.2 深度学习字符识别
- 四、系统优化与性能评估
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- 4.1 实时性优化策略
- 4.2 性能评估结果
- 五、关键技术对比分析
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- 5.1 去雾算法性能对比
- 5.2 字符识别算法鲁棒性对比
- 六、系统实现与部署
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- 6.1 Matlab开发环境配置
- 6.2 典型应用场景
- 七、结论与展望
- 参考文献
一、系统设计背景与挑战
车牌识别技术作为智能交通系统的核心组成部分，在车辆监控、电子收费和交通管理等场景中发挥关键作用。然而，雾霾天气和夜间低光照条件导致图像对比度下降、细节模糊，严重影响传统识别算法的性能。基于Matlab平台构建适应复杂环境的车牌识别系统，需解决三大核心挑战：雾霾散射导致的图像退化、夜间光照不均造成的字符模糊，以及复杂背景干扰下的实时性与准确性平衡。
二、系统总体架构设计
系统采用模块化分层架构，通过环境自适应预处理、精准定位与鲁棒识别的三级协同机制，实现恶劣条件下的高效车牌识别。整体流程如图1所示：
2.1 核心功能模块
| 模块名称 | 主要功能 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 图像采集与预处理 | 环境分类、去雾/增强、噪声抑制 | 暗通道先验、差分卷积神经网络 |
| 车牌定位 | 区域检测、倾斜校正、候选区域筛选 | 颜色空间分析、形态学操作 |
| 字符识别 | 字符分割、特征提取、分类决策 | CNN模型、模板匹配 |