基于MATLAB的卷积神经网络车牌识别系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB实现车牌区域的智能定位与识别。通过图像预处理和预训练CNN模型对车牌进行特征提取与分类，输出精准识别结果，适用于智能交通场景。

详 情 说 明

基于卷积神经网络与图像预处理的智能车牌识别系统

项目介绍

本项目实现了一个智能车牌识别系统，通过多层卷积神经网络对车牌图像进行精准识别。系统首先对输入的原始车辆图像进行车牌区域定位与切割，然后进行灰度化、二值化等预处理操作，最后使用预训练的CNN模型进行特征提取和分类识别，输出最终的车牌号码。系统支持关键超参数调整，并提供完整的测试模块用于模型性能评估。

功能特性

• 车牌区域定位: 自动检测图像中的车牌位置并输出定位框坐标
• 图像预处理: 包含切割、灰度化、二值化等预处理流程
• CNN识别核心: 基于深度卷积神经网络的特征提取和字符识别
• 超参数可配置: 支持网络层数、学习速率、训练次数等参数灵活调整
• 性能评估: 提供准确率、召回率等指标的测试报告
• 高置信度输出: 输出识别结果及对应的置信度概率

使用方法

数据准备

1. 准备原始车牌图像（RGB格式，包含完整车辆前视图）
2. 准备测试数据集（需包含标注好的车牌图像样本）
3. 配置网络参数（层数设置、学习速率、训练次数等）

运行流程

1. 系统自动进行车牌区域检测和定位
2. 对车牌区域进行预处理（切割、灰度化、二值化）
3. 将处理后的图像输入预训练CNN模型
4. 输出识别结果（车牌号码、置信度、定位坐标）
5. 生成模型性能评估报告

参数调整

通过修改配置文件调整CNN网络结构参数和训练超参数，优化识别性能。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Deep Learning Toolbox深度学习工具箱
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 建议内存：8GB以上
• 支持GPU加速（推荐）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括图像输入与读取、车牌区域自动定位检测、完整的图像预处理流水线操作、卷积神经网络模型的初始化与参数配置、车牌字符识别推理过程、识别结果的多维度输出生成以及模型性能的自动化评估与报告生成功能。