基于MATLAB的BP神经网络车牌字符识别系统

资 源 简 介

本项目实现手写数字（0-9）和字母（A-Z）的自动识别，提供完整的神经网络训练、图像预处理及模型评估功能，适用于车牌字符识别场景。

详 情 说 明

基于BP神经网络的字符识别系统（车牌字符识别应用）

项目介绍

本项目实现了一个基于BP神经网络的字符识别系统，专门用于手写数字（0-9）和字母（A-Z）的自动识别。系统结合图像处理技术和神经网络算法，能够有效识别标准字符图像，可应用于车牌字符识别等场景。该系统提供了完整的神经网络训练和模型评估功能，支持用户自定义网络参数，并具备实时识别和批量识别两种工作模式。

功能特性

• 字符识别功能：支持数字0-9和字母A-Z的自动识别
• 神经网络训练：完整的BP神经网络训练模块，支持网络结构参数自定义
• 图像预处理：包含二值化、归一化、特征提取等图像处理功能
• 性能评估：提供准确率、召回率等模型性能指标计算
• 双模式识别：支持实时单个字符识别和批量字符识别两种模式

使用方法

1. 准备数据：准备好训练用的字符图像数据集（建议28×28像素灰度图）
2. 配置参数：设置神经网络层数、节点数、学习率等超参数
3. 训练模型：运行训练程序，生成训练好的神经网络模型
4. 字符识别：使用训练好的模型对单个字符图像或字符序列进行识别
5. 结果分析：查看识别结果及相关统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 神经网络工具箱

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口程序，整合了系统全部核心功能。该文件完成了神经网络模型初始化与参数配置，执行训练数据的加载与预处理操作，实现BP神经网络的训练过程与模型保存，提供单张字符图像识别和批量识别的功能接口，并包含结果可视化与性能评估分析模块。通过该文件用户可以完整地体验从数据准备到模型训练再到字符识别的全流程。