基于MATLAB的夜间视觉增强车牌识别仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现夜间低光照条件下的车牌识别仿真，通过图像增强技术应对光线不均与反光干扰，结合图像分割和深度学习模型完成车牌检测与字符识别，提升夜间车牌识别准确率。

详 情 说 明

基于夜间视觉增强的车牌识别仿真系统

项目介绍

本项目针对夜间低光照、光线不均等复杂环境下的车牌识别难题，构建了一套完整的仿真识别系统。系统通过集成夜间图像增强、车牌区域检测与字符识别等技术模块，实现了对夜间车载视频及静态图像中车牌信息的自动化提取与解析。重点解决夜间成像质量差导致的识别率下降问题，为智能交通、安防监控等应用提供可靠技术支持。

功能特性

• 夜间图像增强：采用Retinex系列算法或多帧融合技术，有效提升图像亮度与对比度，抑制反光干扰，改善夜间低光照图像的视觉质量。
• 车牌区域检测：基于YOLOv5目标检测网络，精准定位视频帧或图像中的车牌位置，输出边界框坐标及检测置信度。
• 字符识别：利用卷积神经网络（CNN）对定位后的车牌字符进行分割与识别，输出结构化车牌号码信息。
• 性能评估：自动生成识别过程分析报告，统计识别成功率、误识率等关键性能指标，支持算法优化与效果验证。
• 参数可配置：允许用户设置光照强度阈值、车牌尺寸范围等仿真参数，适配不同场景需求。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 可选择输入夜间行车记录仪视频（MP4/AVI格式，分辨率不低于720p） - 或输入夜间静态车牌图像（JPG/PNG格式，可包含不同角度与光照条件） - 根据需要调整仿真参数（如光照阈值、车牌尺寸等）

1. 运行系统：

- 启动主程序，系统将自动加载输入数据并执行处理流程。

1. 获取输出结果：

- 增强后的图像/视频序列（附有效果对比可视化） - 车牌定位结果（坐标、宽高及置信度） - 识别的车牌号码、置信度及时间戳等结构化数据 - 识别性能分析报告（包含成功率、误识率等指标）

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（Ubuntu 18.04+）
• MATLAB：版本 R2020a 或更高
• 深度学习工具包：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 图像处理工具包：MATLAB Image Processing Toolbox
• 硬件建议：CPU i5 或同等性能以上，内存 8GB 以上，支持CUDA的GPU（可选，用于加速深度学习推理）

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制与调度中心，负责完成整个识别流程的集成与执行。其主要功能包括：初始化系统环境与参数配置，调用图像增强模块对输入的低光照视频或图像进行预处理以提升质量，驱动基于深度学习的目标检测模型定位车牌区域，协调字符识别网络对裁剪出的车牌图像进行序列分割与识别，最后汇总各阶段结果并生成可视化输出与结构化识别报告。该文件实现了从数据输入到结果输出的端到端自动化处理链路。