基于MATLAB的复杂场景下车牌识别与车辆信息管理系统

针对复杂光照、天气条件和拍摄角度，结合传统图像处理与深度学习技术，构建高效准确的车牌识别与管理系统

车辆牌照识别是智能交通系统的核心环节，在停车场管理、交通监控和电子收费等领域有着广泛应用。然而，复杂环境下的车牌识别始终是技术难点。本文将介绍如何利用MATLAB，从零开始构建一个适用于复杂场景的车牌识别与车辆信息管理系统。

1. 系统概述与设计思路

传统车牌识别系统在理想条件下表现良好，但在实际应用中，却面临着诸多挑战：光照变化、天气因素、车牌倾斜、图像模糊等都会严重影响识别精度。据《2023智能交通技术白皮书》数据显示，雨雪雾等恶劣天气下车牌识别误识率超过35%，逆光场景准确率骤降至58%。

针对这些挑战，我们设计的系统采用多技术融合的策略：

• 图像预处理阶段：结合传统图像处理与深度学习技术
• 车牌定位阶段：采用颜色特征与边缘特征双验证机制
• 字符识别阶段：使用改进的CNN模型
• 系统集成：开发GUI界面，实现车牌识别与车辆信息管理的一体化

2. 系统架构与工作流程

整个系统分为三个主要模块：图像预处理与车牌定位模块、字符分割与识别模块、车辆信息管理模块。系统工作流程如下：