基于神经网络的车牌识别系统 - MATLAB代码和GUI界面

引言：
车牌识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要任务，它在交通管理、安防监控和智能交通系统等方面具有广泛的应用。神经网络是一种强大的机器学习方法，可以用于车牌识别问题。本文将介绍如何使用MATLAB编写车牌识别系统的源代码，并提供相应的GUI界面。

1. 数据集准备：
   首先，我们需要准备一个包含车牌图像和相应标签（车牌号码）的数据集。可以从公开数据集或自己收集的数据中获取。确保数据集包含足够数量的车牌图像样本以及其对应的标签。

2. 神经网络模型设计：
   在MATLAB中，可以使用深度学习工具箱来构建神经网络模型。我们将使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）作为基本模型。以下是一个简单的CNN模型示例：

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]