基于CNN深度学习的车牌识别系统

资 源 简 介

本系统专门针对收费站等交通枢纽场景下的汽车车牌识别需求而开发。系统依托于MATLAB平台的图像处理能力与Deep Learning Toolbox工具箱，实现从原始图像输入到文本字符输出的全流程自动化。核心功能首先体现为精准的车牌定位，系统能够从复杂的车辆原图中自动搜索并切割出包含车牌的特定矩形区域。在后续的图像预处理环节，切下的车牌图像会经历灰度化转换、二值化处理以及噪声消除等操作，以确保护送至神经网络的特征信息具备最高对比度。识别层采用卷积神经网络架构，支持用户根据具体应用场景的复杂度灵活调整网络层数

详 情 说 明

车牌识别系统项目说明文档

1. 项目介绍

本系统是一款基于MATLAB平台开发的自动化车牌识别方案，旨在解决交通枢纽（如收费站、停车场入口）等场景下的车辆身份识别问题。系统充分利用了MATLAB的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）和图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），构建了从原始图像输入、车牌定位、预处理、字符分割到卷积神经网络（CNN）自动识别的完整技术链路。本系统不仅支持数字和字母的识别，还具备识别特定汉字及处理复杂背景干扰的能力。

2. 功能特性

• 端到端识别体系：实现了从静态车辆抓拍图像到最终文本字符串输出的自动化处理，无需人工干预。
• 合成式数据集训练：内置自动生成训练数据的功能，通过将字符文本转换为图像并加入旋转、噪声等增强手段，提升了模型对多种字体的鲁棒性。
• 多参数可调CNN架构：采用具有两个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络，由于支持Adam优化器，在分类任务中表现出极高的收敛速度和准确度。
• 精准定位算法：结合了Sobel边缘检测、形态学闭操作以及区域特征过滤（如长宽比、面积阈值），能有效从车身和背景中锁定车牌区域。
• 智能字符分割：利用垂直投影法精确捕捉字符间的空隙，实现对不同长度车牌号码的准确切割。
• 可视化分析：系统提供全流程可视化反馈，包含定位红框、二值化处理效果以及单个字符的识别对比图。

3. 系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020a 或更高版本。
• 必备工具箱：

* Deep Learning Toolbox（深度学习工具箱） * Image Processing Toolbox（图像处理工具箱） * Computer Vision Toolbox（计算机视觉工具箱，可选）

4. 逻辑架构与实现细节

系统通过四个核心模块协同工作：

模块一：训练数据集构建与模型训练 系统在启动初期会通过逻辑生成模拟训练集。该功能遍历预设的字符集（包括0-9、A-Z及“苏沪京川鲁”等汉字），利用图形渲染技术生成字符图像。通过对每个字符进行随机角度旋转（-5至5度）来进行数据增强，随后构建一个包含15层结构的卷积神经网络：

• 输入层：接收28x28像素的灰度图像。
• 特征提取：通过两组 [卷积+批归一化+ReLU激活+最大池化] 的组合，逐步提取字符的深度特征。
• 分类输出：包含128个神经元的全连接层，并通过Softmax层输出最终的字符类别标签。
• 训练配置：采用Adam算法，设置15个迭代轮次（Epochs），每轮打乱数据以保证泛化能力。

模块二：车牌定位与预处理 在载入模拟车辆图像后，系统执行以下图像分析流程：

• 灰度与边缘化：将彩色图转为灰度，利用Sobel算子提取水平和垂直边缘。
• 形态学增强：使用矩形结构元素执行闭操作，将断开的车牌边缘连接成连通区域，并通过填充孔洞补全车牌主体。
• 特征过滤：基于车牌固有的几何特征（比例通常在2.2到5.0之间），通过检测连通域的属性筛选出最符合车牌特征的矩形候选框。
• 二值化控制：切割出车牌后，利用最大类间方差法（Otsu）进行二值化，并自动根据背景色计算正负反向，确保文字像素为高亮状态。

模块三：字符分割逻辑 系统采用投影分析算法处理分割任务：

• 垂直投影：计算图像每列的像素和，波峰代表字符，波谷代表字符间隙。
• 动态扫描：根据投影值的变化寻找字符的起始点和终点，记录每个字符的像素区间。
• 有效性校验：通过高度和宽度的阈值判断，过滤掉因光影或噪声产生的细小碎屑，仅保留符合字符尺寸特征的切片。

模块四：识别与结果报告 最后，系统将分割出的每个字符缩放至28x28大小，送入预先训练好的CNN模型中：

• 预测：调用模型进行分类预测，获取字符对应的字符串标签。
• 汇总：将所有预测结果拼接，最终在控制台输出识别报告，并在图形界面直观展示车牌每个字符的识别结果。

5. 使用方法

1. 确保MATLAB已安装上述指定的工具箱。
2. 确保执行环境具有写入权限，以便在运行过程中生成临时图形数据。
3. 点击运行脚本。系统将首先自动启动模型训练流程（若字符集较大，此步骤需数分钟）。
4. 训练完成后，系统会自动生成一张模拟车辆图片（或是您手动修改代码后读取的真实图片）进行识别。
5. 查看弹出的可视化窗口，第一幅图为定位结果，第二幅图为二值化效果，下方将列出逐个字符识别的详情。
6. 最终识别出的车牌号码将直接显示在MATLAB命令行终端的分析报告中。