【车牌识别】基于卷积神经网络CNN实现车牌识别附matlab代码

文章介绍了智慧交通中车牌识别的重要性,通过使用Matlab进行图像处理和卷积神经网络模型,优化车牌识别的准确性,解决因环境因素导致的图像质量问题。提供的代码片段展示了去除图像黑色区域的函数,以提高后续识别的效率。

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⛄ 内容介绍

随着大数据技术的成熟以及人工智能技术的蓬勃发展,智慧交通逐渐成为相关技术的重要落地点。通过智慧交通技术,可以使道路网络达到更高的运行效率,既节省了人们的时间,又减少了资源的消耗。城市在发展过程中不免会遇到各种复杂的问题,举例来说,城市停车,停车难已经成为各发展较快城市,城市化过程中一个难以避免的问题。在停车场的入几处,设置午牌识别机以扫描和识别进出车辆的车牌号码,与相关系统对接并记录车辆的信息。车牌识别不仅可以加强车辆进出入管理,而且还有利于优化停车位的分布和方便车主查询查找停车位。因自然环境及监控设备而等因素的影响,采集的车牌照片质量层次不齐,因此,不同质量的标签照片要能够准确识别标签信息很有必要。

⛄ 部分代码

function t = qiege(image)

%用途:去掉不用的黑色区域,使得边界与白色点紧密连接

[m,n]=size(image);

top = 1; 

bottom = m;

left = 1;

right = n;

while 1

    

    while sum(image(top,:))==0 && top<=m  

        top = top + 1;

    end

    while sum(image(bottom,:))==0 && bottom>=1

        bottom = bottom - 1;

    end

    while sum(image(:,left))<m/20 && left<=n

        left = left + 1;

    end

    while sum(image(:,right))<m/20 && right>=1

        right = right - 1;

    end

    dd = right - left; 

    hh = bottom - top; 

    length=round(hh/4);

    

    if   n<50                        %分割到最后一张图就直接跳出

        break;

    end

    if sum(image(:,left+10)) >10 && sum(image(:,left+5))>10  %分割常规字符

        break;

    end

    if ( sum(image(:,left+1)) + sum(image(:,left+3)) )  >m/2  %分割“1”字符

        break;

    end

    

    left=left+5;

    

end

%切割图像

t = imcrop(image, [left top dd hh]);

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 周世杰, 李顶根. 基于卷积神经网络的大场景下车牌识别[J]. 计算机工程与设计, 2020, 41(9):5.

[2] 刘永桂, 任闯. 一种基于卷积神经网络的车牌识别方法:, CN113159153A[P]. 2021.

[3] 彭洋, 汪孟杰. 基于卷积神经网络的车牌识别[J]. 微计算机信息, 2020, 000(017):72-73.

[4] 苏康友柳贵东熊宇. 基于卷积神经网络的车牌识别设计[J]. 信息与电脑, 2022, 34(15):198-200.

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车牌识别是计算机视觉领域非常重要的应用之一,通过使用卷积神经网络CNN),可以实现车牌的自动识别。使用MATLAB这一强大的编程工具,我们可以简单而高效地实现这个功能。 首先,我们需要准备一个车牌数据集,包含了各种类型的车牌图片。这个数据集应该包含大量的正样本(有车牌)和负样本(无车牌)。 接下来,我们需要使用MATLAB加载并预处理这些图片数据。预处理步骤可能包括图像增强、裁剪和调整大小等操作。这样做有助于提高模型的准确性。 在加载和处理图像数据之后,我们可以设计并构建一个CNN网络CNN网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层可以有效地提取图像特征,池化层可以降低图像的维度,而全连接层可以进行最终的分类。 当我们建立好CNN网络结构后,我们可以使用MATLAB中的训练函数来训练我们的模型。具体来说,我们可以使用反向传播算法来调整网络参数,并反复迭代直到模型收敛。 训练完成后,我们可以使用训练得到的模型来进行车牌识别。对于输入的一个车牌图像,我们将其输入到CNN网络中,并由网络输出一个结果。该结果可以是车牌的类型或一个二分类结果(有/无车牌)。 最后,我们可以使用MATLAB的图像处理和识别函数来显示和验证车牌识别结果。这些函数可以帮助我们可视化和评估模型的性能,例如生成混淆矩阵和计算准确率。 总之,通过使用MATLAB卷积神经网络CNN),我们可以实现车牌识别的功能。这种方法不仅可以提高准确性,还可以实现自动化和高效率的车牌识别
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