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使用MATLAB进行车牌识别,涉及神经网络代码实现。

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简介:
利用MATLAB开发的车牌识别代码,通过集成神经网络技术对分割后的字符进行识别,为完成课程作业提供了实践机会,并欢迎大家积极分享相关成果。

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  • 】利CNN卷积MATLAB分享.zip
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    本资源提供基于CNN卷积神经网络的车牌识别技术详解与MATLAB实现代码,适用于研究和学习车辆自动识别系统。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
  • MATLAB
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    本资源提供基于MATLAB开发的车牌识别系统神经网络代码,适用于科研和学习,包含数据预处理、模型训练及测试等环节。 分享一份MATLAB车牌识别代码,该代码使用神经网络来识别并分割字符,适合课程作业使用。
  • 基于:利人工自动-MATLAB开发
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    本项目运用MATLAB平台和人工神经网络技术,致力于实现高效的车牌自动识别系统,适用于智能交通管理和安全监控领域。 使用基于神经网络的分类器从车辆照片中识别车牌。对不同的网络进行了分段字符训练后发现,LVQ 模型在处理未知数据集中的分类任务方面表现最为有效。研究的重点在于字符区域的识别以及分段字符的分类;分割板块区域的过程相对简单,但可能会产生一些问题。为了提高准确性,建议使用与车牌正交的照片进行测试,并且不应对照片做歪斜校正或旋转等处理。该研究成果在 BSD 许可证下发布(任何重新分发都应包含此许可证)。
  • 】利卷积CNN的Matlab.rar
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    本资源包含基于卷积神经网络(CNN)的车牌识别系统MATLAB代码,适用于车辆自动化识别与跟踪的研究和开发工作。 Matlab项目的相关源码。
  • 欧洲技术:利卷积定位与OCR-MATLAB
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    本文介绍了在MATLAB环境下使用卷积神经网络(CNN)对欧洲车牌进行自动定位和字符识别的技术方法。通过深度学习,该系统能够高效准确地解析图像中的车牌信息,为智能交通管理系统提供有力支持。 这是我的学士论文,主要针对欧洲车牌进行研究。训练集的照片大多是在停车场拍摄的汽车尾部和头部图像。由于神经网络的训练非常有针对性(EXTREMELY TARGETED),如果测试照片与我的训练集在分辨率、场景或颜色等方面存在较大差异,则可能导致识别不准确。在这种情况下,您可以使用文件中的两个训练函数来适应您需要识别的具体场景。 受限于我个人的能力以及数据获取渠道有限,我仅拥有几百张图片的训练数据。如果有更多的训练数据支持的话,可以获得更佳的结果。车牌识别系统主要由三部分构成:图像预处理、车牌定位和字符识别。在定位模块中,核心思想是通过适当的图像预处理(如形态学操作)后搜索8个连通区域。一旦成功完成这一步骤,使用8-连通性捕获的区域通常比神经网络锁定的目标更为准确。 车牌及其周边环境之间存在明显的区别特征:车牌与周围背景没有共同视觉元素连接在一起。整个经过预处理后的图像会被转换为二值化逻辑矩阵进行存储和进一步分析。
  • 基于MATLAB
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    本项目采用神经网络技术,在MATLAB平台上实现对车辆牌照的自动识别。通过训练模型提高识别准确率,适用于各种复杂环境下的车牌检测与字符识别任务。 通过使用神经网络识别技术来辨识字符,从而实现车牌识别功能。
  • MATLAB环境中运—周科伟
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    本研究探讨了在MATLAB环境下利用神经网络技术实现高效的车牌识别方法,由作者周科伟完成。通过优化算法和模型设计,提高了系统的准确率与稳定性。 车牌识别系统设计涉及多个关键技术环节,包括图像采集、预处理、字符分割以及光学字符识别(OCR)技术的应用。该系统的目的是通过摄像头捕捉车辆的行驶画面,并从中准确提取出车牌号码信息。为了提高识别精度与速度,通常会利用深度学习算法进行训练模型优化,确保在各种复杂环境条件下都能稳定工作。此外,在系统开发过程中还需要考虑硬件设备选型、软件架构设计以及数据安全保护等多个方面的问题,以实现高效可靠的车辆管理应用解决方案。
  • OpenCV的SVM与
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    本项目采用OpenCV库中的支持向量机(SVM)和神经网络技术,致力于开发高效准确的车牌识别系统,适用于多种复杂环境下的车辆管理应用。 使用OpenCV的SVM和支持向量机完成车牌识别任务,并利用神经网络进行相关处理。需要注意的是,这里提到的方法是结合了两种不同的机器学习技术来提高车牌识别系统的准确性与效率。具体来说,可以先用支持向量机(SVM)对图像中的字符区域进行初步定位和分类,然后再通过神经网络进一步细化这些特征的辨识能力,以达到更精确的结果输出。 重写后的表述更加清晰地描述了使用OpenCV库中提供的SVM与神经网络技术来实现车牌识别的具体步骤和技术要点。
  • 】利MATLAB GUI与CNN的卷积【附带Matlab 2638期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB GUI和CNN技术构建一个高效的卷积神经网络,用于进行车牌识别,并提供了包含完整代码的资源支持。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,这些代码均可以运行,并且已经经过测试确认有效,适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内包含主函数`main.m`以及其他的调用函数m文件。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行修改;如果您不确定如何操作,可以向博主寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下: - 步骤一:将所有相关文件放置到MATLAB的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开`main.m`文件; - 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果您需要进行仿真咨询或其他服务,请联系博主。 4.1 提供博客或资源的相关完整代码 4.2 重现期刊或参考文献中的内容 4.3 定制MATLAB程序 4.4 科研合作
  • Matlab中的程序
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    本简介介绍了一套基于MATLAB开发的车牌识别系统,采用神经网络技术提升识别精度与速度。该程序适用于多种复杂环境下的车牌检测和字符识别任务。 The MathWorks, Inc. Software License Agreement IMPORTANT NOTICE READ THE TERMS AND CONDITIONS OF YOUR LICENSE AGREEMENT CAREFULLY BEFORE COPYING, INSTALLING, OR USING THE PROGRAMS OR DOCUMENTATION. THE LICENSE AGREEMENT TOGETHER WITH ANY APPLICABLE ADDENDUM REPRESENTS THE ENTIRE AGREEMENT BETWEEN YOU (THE LICENSEE) AND THE MATHWORKS, INC. (MATHWORKS) CONCERNING THE PROGRAM(S) AND DOCUMENTATION. BY COPYING, INSTALLING, OR USING THE PROGRAMS AND DOCUMENTATION, YOU ACCEPT THE TERMS OF THIS AGREEMENT. IF YOU ARE NOT WILLING TO DO SO, DO NOT COPY, INSTALL, OR USE THE PROGRAMS AND DOCUMENTATION. The MathWorks, Inc. Software License Agreement Installation and Use Addendum (if applicable) Academic Installation and Use Addendum (if applicable) Student License and Home License Installation and Use Addendum (if applicable) Deployment Addendum **1\. DEFINITIONS** 1.1 Licensee means you, whether an individual or an entity, to whom MathWorks grants the license, and who is responsible for complying with the contractual obligations of the license, ensuring that anyone permitted access to the programs also complies with such obligations. 1.2 Affiliate refers to a legal entity which is controlled by, controls, or operates under common control with Licensee. Control means (i) beneficial ownership of at least fifty percent (50%) of the voting securities of a corporation or other business organization with voting securities, or (ii) a fifty percent (50%) or greater interest in the profits and capital of a partnership or other business organization without voting securities, provided that no other individual or entity besides Licensee also has an equal fifty percent (50%) ownership or interest. Notwithstanding the foregoing, unless MathWorks provides its express written consent to treat the entity as an Affiliate, it shall not include any entity that MathWorks explicitly refused to license software products to or had a terminated license with. 1.3 Application refers to the meaning given in Section 4.1 of the Deployment Addendum wherever used in this Agreement in uppercase letters. 1.4 Computer means either (i) a single physical hardware system containing one motherboard running an operating system, or (ii) a virtual machine running an operating system. 1.5 Documentation refers to user guides accompanying delivery of a program on DVD or made available online at mathworks.com/help and may be updated from time to time, including bug reports made available at mathworks.com/support/bugreports. Documentation can be delivered in any medium or language. 1.6 Internal Operations means the use of a Program by employees, consultants, student interns, and software administration contractors of Licensee or an Affiliate on behalf of the Licensee or Affiliate. 1.7 Licensed User refers to an individual authorized by MathWorks or the Licensee to use Programs for internal operations as permitted under the license option acquired. 1.8 License Manager means FlexNet license management software, or the MathWorks Hosted License Manager (MHLM), provided with the Program(s). 1.9 License Option refers to specific rights, restrictions, and obligations under which Licensee may install and use a program pursuant to this Agreement, including those related to permitted Activation Type associated with the acquired License Option as described in the applicable Installation and Use Addendum, and includes any limitations based on whether the license is an Annual License, Term License, Perpetual License, Student License, or Home License.