基于机器学习SVM的车牌识别系统源码及论文-计算机专业课程设计(毕业设计)

简介：
本项目为计算机专业课程设计（毕业设计）作品，提供一套基于支持向量机(SVM)的车牌识别系统完整源代码和相关论文，旨在利用机器学习技术实现高效准确的车牌检测与识别。 车牌号码是识别机动车的关键标识符，在交通管理中有重要作用。通过自动化技术实现快速准确的车牌识别引起了众多学者的研究兴趣。然而，由于复杂背景及不同光照条件的影响，基于图像的车牌识别系统面临诸多挑战。例如在特定情况下，如因车牌颜色差异导致的传统方法失效问题，研究一种高效且精准的车牌识别算法显得尤为重要。 本段落提出了一种结合OpenCV和SVM（支持向量机）技术的解决方案来解决上述难题。该方案首先通过图像边缘检测与色彩分析确定车牌位置；随后利用SVM进行字符分类以完成最终识别任务。此外，为了减少计算负担，在正式开始识别之前通常会先执行一次车牌定位步骤——即在包含完整场景的画面中截取出仅含车牌的局部区域作为后续处理对象。 总体而言，此基于机器学习算法（特别是SVM）设计出的新型车牌自动识别系统展现出广阔的应用前景及研究价值。它不仅能显著提高交通管理效率，还为智能交通系统的进一步发展提供了强有力的支持。