基于MATLAB的BP神经网络车牌字符识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个基于BP神经网络的车牌字符识别系统，能够准确识别车牌中的数字（0-9）和字母（A-Z）。系统包含图像预处理、特征提取和神经网络分类三大核心模块，提供高效、稳定的字符识别解决方案。

详 情 说 明

基于BP神经网络的车牌字符识别系统

项目介绍

本项目构建了一个基于BP（反向传播）神经网络的字符识别系统，专门用于识别车牌中的数字（0-9）和字母（A-Z）。系统通过图像预处理、特征提取和神经网络分类三个核心模块，实现了对输入车牌字符图像的高效、准确识别。该系统为车牌识别研究提供了一个完整的字符识别解决方案，包含模型训练和字符识别两大功能模块，支持模型性能评估和可视化分析。

功能特性

• 完整的字符识别流程：涵盖图像预处理、特征提取、神经网络分类全流程
• 双模式运行：支持训练模式（生成识别模型）和识别模式（实际字符识别）
• 全面的性能评估：提供识别准确率、召回率、F1-score等评估指标
• 可视化分析：生成训练精度曲线、混淆矩阵等可视化结果
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式输入
• 置信度输出：识别结果附带置信度评分，便于结果可靠性判断

使用方法

训练模式

1. 准备训练数据集：包含数字和字母的灰度图像数据集（建议尺寸28×28像素），每张图像需有对应的标签文件
2. 运行训练程序，系统将自动进行数据预处理和特征提取
3. 训练完成后，系统将生成BP神经网络模型文件（.mat格式）
4. 查看生成的训练精度曲线和混淆矩阵等可视化结果

识别模式

1. 输入经过预处理的车牌字符分割图像（二值化或灰度图像，统一缩放至网络输入尺寸）
2. 系统自动加载预训练模型进行字符识别
3. 输出识别结果（对应数字或字母）、识别置信度和识别时间统计
4. 可生成系统性能报告，包含各项评估指标

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，支持矩阵运算的CPU
• 图像要求：输入图像应为灰度或二值图像，推荐分辨率28×28像素

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，集成了项目的主要功能模块，实现了整个字符识别系统的流程控制。该文件包含了神经网络模型的训练与保存、待识别字符图像的预处理与特征提取、基于训练好的模型进行字符分类识别、识别结果的输出与可视化展示，以及系统性能的评估与统计分析等核心能力。通过该文件，用户可以完整地执行从数据准备到结果分析的全部字符识别任务。