MATLAB智能车牌识别系统：基于神经网络的车牌检测与字符识别

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了完整的车牌识别流程，包括图像预处理、车牌定位、字符分割与识别。结合图像处理与神经网络技术，系统能自动增强图像、提取车牌区域，并通过投影法和连通域分析精确识别字符，适用于智能交通场景。

详 情 说 明

基于神经网络的智能车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的智能车牌识别系统，实现了从车辆图像输入到车牌号码输出的全自动化处理流程。系统通过图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四大核心模块，能够准确识别各类车辆图像中的车牌信息。系统采用先进的图像处理算法结合神经网络模型，在保证识别准确率的同时提供详细的可视化分析结果。

功能特性

• 完整识别流程：集成车牌定位、字符分割和字符识别的端到端解决方案
• 图像预处理增强：采用图像增强和噪声去除技术提升输入图像质量
• 精准车牌定位：基于图像处理算法自动检测并提取车牌区域
• 智能字符分割：结合投影法和连通域分析实现字符的精确分割
• 神经网络识别：利用训练好的神经网络模型对字符进行分类识别
• 可视化展示：提供识别过程的可视化结果和性能统计分析

使用方法

1. 准备符合要求的车辆图像文件（JPG/PNG/BMP格式，分辨率不低于640×480）
2. 运行主程序文件，系统将自动执行以下处理流程：

- 图像预处理和增强 - 车牌区域定位与提取 - 字符分割处理 - 字符识别分类

1. 查看输出结果，包括：

- 识别出的完整车牌号码 - 标注车牌区域的原图像 - 字符分割效果图 - 各字符识别置信度报告 - 处理时间性能统计

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像文件的读取与预处理、车牌区域的自动定位检测、字符分割的功能调用、神经网络模型的加载与字符识别、识别结果的可视化展示以及性能统计数据的输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各模块协同工作，确保识别流程的顺畅执行。