摘要针对传统车牌识别方法在复杂背景、多颜色车牌及字符易混淆场景下识别效果不稳定的问题设计并实现了一种基于MATLAB卷积神经网络CNN的多颜色车牌识别系统。论文概述针对传统车牌识别方法在复杂背景、多颜色车牌及字符易混淆场景下识别效果不稳定的问题设计并实现了一种基于MATLAB卷积神经网络CNN的多颜色车牌识别系统。系统以车辆图像为输入能够完成车牌区域自动定位、字符分割与车牌号码识别提高了识别过程的自动化程度和系统实用性。系统总体流程包括图像预处理、颜色定位、车牌区域裁剪、倾斜校正、字符分割以及卷积神经网络分类识别等环节。针对蓝牌、绿牌、黄牌等多颜色车牌采用多颜色掩膜与候选区域筛选方法实现车牌定位针对字符识别过程中易出现的数字与字母混淆问题结合车牌字符位次规则和字符形态特征进行识别结果修正从而提高系统整体识别准确率。同时系统基于MATLAB图形界面实现了图片加载、模型训练、结果显示和中间过程可视化等功能。实验结果表明该系统能够较好地完成多颜色车牌图像的定位、分割与识别任务在新能源车牌和普通蓝牌等场景下均具有较好的适应能力。系统界面直观、运行稳定具有一定的实用价值可为车牌识别系统的研究与应用提供参考。统计信息论文目录配套项目项目代码基于MATLAB卷积神经网络的多颜色车牌识别系统设计与实现 需要另外购买。作者信息作者Bob (张家梁)论文编号Doc-38原创声明本项目为原创作品