基于CNN的车牌自动识别系统（MATLAB）
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简介：
本项目开发了一个基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统，利用MATLAB进行设计和实现，旨在提高车牌识别准确率与效率。
基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的车牌自动识别系统是一种计算机视觉应用，它利用Matlab平台结合深度学习技术来处理和识别车辆上的车牌号码。CNN特别适用于图像处理任务，因为它们能够从局部像素信息中学习到全局特征，在车牌字符识别中这一点尤为重要。
在Matlab中构建这样的系统通常包括以下步骤：
数据预处理：收集并清洗车牌图片数据集，并将其转换成适合CNN输入的格式，如灰度图、归一化等。
模型构建：设计CNN架构，一般包含卷积层、池化层、全连接层以及可能的Dropout层，用于特征提取和分类。
训练网络：使用预处理后的数据对模型进行训练，通过反向传播算法调整权重，并优化损失函数（如交叉熵）。
特征提取：在训练好的模型上，将新来的车牌图片作为输入，以获取其高层特征表示。
识别阶段：利用这些特征向量并通过softmax函数或其他分类方法预测车牌上的字符序列。
后处理：可能需要对识别结果进行校验和清理，例如去除噪声字符或纠正错误。
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