汽车保有量逐年攀升，交通安全问题日益突出。为了提高交通管理效率，降低交通事故发生率，车牌识别技术应运而生。本文将介绍基于MATLAB的车牌识别技术，并探讨其在智能交通领域的应用与实践。
一、车牌识别技术概述
车牌识别技术是指通过图像处理、模式识别等方法，对车辆的车牌进行自动识别和提取的技术。它主要由以下几个步骤组成：
1. 图像采集：利用摄像头或视频监控系统采集车辆图像。
2. 图像预处理：对采集到的车辆图像进行灰度化、二值化、去噪等处理，提高图像质量。
3. 车牌定位：在预处理后的图像中，定位车牌区域。
4. 车牌分割：将定位到的车牌区域进行分割，提取车牌图像。
5. 车牌字符识别：对分割后的车牌图像进行字符识别，提取车牌号码。
6. 车牌号码输出：将识别到的车牌号码输出到数据库或其他系统。
二、基于MATLAB的车牌识别系统实现
MATLAB作为一种高性能的数值计算软件，在图像处理和模式识别领域具有广泛的应用。以下是基于MATLAB实现的车牌识别系统的主要步骤：
1. 图像采集：利用MATLAB的Video Input Toolbox，实时采集车辆图像。
2. 图像预处理：利用MATLAB的Image Processing Toolbox，对采集到的车辆图像进行预处理。
3. 车牌定位：采用边缘检测、形态学操作等方法，定位车牌区域。
4. 车牌分割：利用图像分割技术，将定位到的车牌区域进行分割。
5. 车牌字符识别：采用字符识别算法，如HOG+SVM、CNN等，对分割后的车牌图像进行字符识别。
6. 车牌号码输出：将识别到的车牌号码输出到数据库或其他系统。
三、车牌识别系统在智能交通领域的应用与实践
1. 交通流量监测：通过车牌识别技术，实时统计道路上的车辆流量，为交通管理部门提供决策依据。
2. 交通违章抓拍：利用车牌识别技术，对违章停车、超速行驶等违法行为进行抓拍，提高交通执法效率。
3. 车辆轨迹追踪：通过车牌识别技术，对车辆进行追踪，分析车辆行驶轨迹，为交通安全研究提供数据支持。
4. 智能停车场管理：利用车牌识别技术，实现停车场车辆的自动进出管理，提高停车场运营效率。
5. 车辆身份认证：在特定场所，如小区、企事业单位等，利用车牌识别技术，对车辆进行身份认证，保障场所安全。
基于MATLAB的车牌识别技术在智能交通领域具有广泛的应用前景。通过不断优化算法、提高识别准确率，车牌识别技术将为我国交通安全、交通管理等方面带来更多便利。在未来，随着人工智能技术的不断发展，车牌识别技术将在更多领域发挥重要作用。
参考文献：
[1] 张晓辉，李晓东，王宇飞. 基于MATLAB的车牌识别技术研究[J]. 计算机应用与软件，2015，32（12）：1-4.
[2] 王刚，李晓东，张晓辉. 基于深度学习的车牌识别算法研究[J]. 计算机工程与设计，2017，38（18）：5425-5430.
[3] 刘洋，陈刚，李晓东. 基于HOG+SVM的车牌识别方法研究[J]. 计算机应用与软件，2014，31（12）：1-4.
