MATLAB实现基于卷积神经网络的车牌识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建卷积神经网络，实现车牌图像的自动识别。系统包含车牌检测、字符分割与字符识别三个模块，能够在复杂环境下准确提取并输出车牌号码，为智能交通提供技术支持。

详 情 说 明

基于卷积神经网络的车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个基于卷积神经网络（CNN）的车牌识别系统，旨在通过深度学习算法对复杂环境下的车牌图像进行自动化识别。系统核心流程包括车牌检测、字符分割和字符识别三个模块，能够有效处理车载图像并输出标准格式的车牌号码。

功能特性

• 全流程自动化识别：集成车牌检测、字符分割与字符识别，实现端到端的车牌号码提取。
• 复杂环境适应：采用图像预处理技术，提升系统在光照变化、轻微倾斜等复杂场景下的鲁棒性。
• 高精度识别：基于卷积神经网络模型，对汉字、字母和数字进行准确识别，支持如“粤B12345”等标准格式。
• 通用输入支持：支持JPEG、PNG等常见图像格式，建议输入图像尺寸不低于640×480像素。

使用方法

1. 准备输入图像：将待识别的车牌图像放置在指定目录下。
2. 运行主程序：执行系统主入口文件，启动识别流程。
3. 获取识别结果：系统将自动输出识别出的车牌号码字符串。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• 深度学习工具包：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU运算可提升处理速度

文件说明

主入口文件集成了系统的核心处理流程，具体功能包括：读取指定路径的车牌图像数据；调用图像预处理模块对输入进行标准化和增强处理；执行车牌区域检测以定位图像中的车牌位置；对定位后的车牌进行字符分割，提取单个字符图像；利用已训练的卷积神经网络模型对分割出的字符进行识别；最后整合识别结果，输出完整的车牌号码字符串。