【深度学习】基于CNN网络的车牌识别系统matlab仿真实现,包括车牌定位，字符分割，CNN识别以及APP界面

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

---

1.算法概述

        随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。传统的车牌识别需要先检测出车牌，检测出车牌后通过“像素映射”或者“联通区查找”的方法分割出单个的文字，然后基于模板匹配的方法单独识别每个文字。而一旦车牌上有物体遮挡到了文字的一部分，基于模板匹配的方法则完全不能识别出该数字或文字到底是什么。因此，传统的车牌识别方法不但存在步骤繁琐的弊端，而且对环境和车牌的可视度具有极高的要求。
————————————————

        过去几年，深度学习（Deep learning）在解决诸如视觉识别(visual recognition)、语音识别(speech recognition)和自然语言处理(natural language processing)等很多问题方面都表现出非常好的性能。在不同类型的深度神经网络当中，卷积神经网络是得到最深入研究的。早期由于缺乏训练数据和计算能力，要在不产生过拟合(overfitting)的情况下训练高性能卷积神经网络是很困难的。标记数据和近来GPU的发展，使得卷积神经网络研究涌现并取得一流结果。本文中，我们将纵览卷积神经网络近来发展，同时介绍卷积神经