基于MATLAB的深度学习车牌自动识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了一个结合深度学习和图像处理的车牌识别系统，通过CNN实现车牌定位与字符分割，并引入注意力机制提升复杂环境下识别准确率，支持多种光照、倾斜及遮挡场景。

详 情 说 明

基于深度学习和图像处理的车牌自动识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、鲁棒的车牌自动识别系统，深度融合了先进的深度学习技术与传统图像处理算法。系统可准确识别自然场景下各类车辆牌照，适用于多种实际应用环境，包括复杂光照、倾斜拍摄及部分遮挡等挑战性条件。系统提供单张图像、批量图像及实时视频流的多模式输入支持，并输出结构化的识别结果与可视化报告。

功能特性

• 高精度定位与识别：采用YOLOv4进行快速精确的车牌定位，结合CRNN模型进行端到端的字符序列识别。
• 鲁棒性强：集成图像增强与几何校正技术，有效克服光照不均、角度倾斜、轻度遮挡等实际问题。
• 多场景支持：支持处理单张图片、批量图片以及实时视频流（摄像头或视频文件）。
• 结果全面：输出包含车牌位置坐标、识别号码、置信度评分、可视化标注图及处理耗时分析。
• 性能优异：引入注意力机制，提升在复杂背景下的识别准确率，具备实时处理能力。

使用方法

1. 准备输入数据：将待识别的图片（JPG/PNG）或视频文件放置于指定目录，或配置摄像头实时输入。
2. 运行识别系统：执行主程序，根据需要选择相应的处理模式（单张、批量或视频流）。
3. 获取输出结果：系统将在指定目录生成识别结果文件，包括文本格式的识别信息与可视化图片。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / Linux (Ubuntu 16.04或更高版本) / macOS
• Python环境：Python 3.7 或更高版本
• 核心依赖库：

- OpenCV >= 4.5 - TensorFlow 2.4 / PyTorch 1.7 - NumPy, Matplotlib

• 硬件建议：推荐使用配备NVIDIA GPU（CUDA计算能力3.5以上）的计算机以提升深度学习模型处理速度。

文件说明

主程序文件承载了整个系统的核心调度与控制功能。它负责协调车牌识别流程的各个关键阶段，具体包括：系统初始化与参数配置、不同输入源（如图像文件、视频流）的读取与预处理、调用深度学习模型完成车牌区域检测与字符识别、对识别结果进行后处理与可信度评估，以及最终生成并输出包含文本报告与可视化图像的综合结果。