MATLAB多方法车牌识别系统：模板匹配与BP神经网络在复杂场景智慧停车场的对比应用

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了传统后视角及复杂背景下的车牌识别，包含车牌定位、字符分割与BP神经网络识别。系统支持智慧停车场的车牌库验证与入场管理，对比分析了模板匹配与神经网络方法的性能。

详 情 说 明

基于MATLAB的多方法对比车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个集成了多种识别方法的智能化车牌识别系统，专门针对复杂场景下的智慧停车场应用而设计。系统核心功能包括车牌定位、字符分割与识别，并创新性地融合了停车管理、语音播报和多方法性能对比分析。通过在同一测试集上对比传统模板匹配与BP神经网络两种算法的准确率、处理速度等指标，为不同场景下的方法选择提供数据支持。

功能特性

• 基础识别功能：支持传统后视角车牌图像的完整识别流程，包括车牌定位、字符分割与字符识别
• 复杂场景适应：能够有效处理包含整辆车及周边环境的复杂背景车牌图像
• 智慧停车管理：集成车牌库验证、入场时间自动记录、停车费用计算等管理功能
• 实时语音播报：采用语音合成技术，实时播报识别结果和停车相关信息
• 多方法对比分析：在同一测试集上对比模板匹配与BP神经网络的准确率、处理速度等性能指标
• 一体化交互界面：集成GUI界面，支持图像上传、实时识别、结果可视化对比和数据导出

使用方法

1. 图像输入：通过GUI界面选择或拖拽上传车牌图像（支持JPG、PNG、BMP格式）
2. 参数配置：

- 选择识别方法（模板匹配或BP神经网络） - 导入车牌库信息（Excel或文本格式） - 设置停车计费标准（时间单价、免费时长等）

1. 执行识别：点击识别按钮，系统将自动完成车牌定位、字符分割和识别全过程
2. 结果查看：界面将显示识别结果、处理时间、置信度，并可视化展示字符分割过程
3. 对比分析：系统自动生成两种识别方法的性能对比图表和统计数据

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Neural Network Toolbox, Signal Processing Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持摄像头实时采集（可选）

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢，承担着用户界面管理、算法调度协调和功能模块集成的核心职责。它负责构建图形用户界面并处理所有交互操作，调度图像预处理、车牌定位、字符识别等算法模块的顺序执行。同时集成管理语音播报系统、停车费用计算和车牌库验证功能，并实现两种识别方法的并行处理与结果对比分析，最终生成可视化报告和统计数据输出。