摘要：针对传统车牌识别方法在复杂背景、多颜色车牌及字符易混淆场景下识别效果不稳定的问题，设计并实现了一种基于MATLAB卷积神经网络（CNN）的多颜色车牌识别系统。
论文概述
针对传统车牌识别方法在复杂背景、多颜色车牌及字符易混淆场景下识别效果不稳定的问题，设计并实现了一种基于MATLAB卷积神经网络（CNN）的多颜色车牌识别系统。系统以车辆图像为输入，能够完成车牌区域自动定位、字符分割与车牌号码识别，提高了识别过程的自动化程度和系统实用性。
系统总体流程包括图像预处理、颜色定位、车牌区域裁剪、倾斜校正、字符分割以及卷积神经网络分类识别等环节。针对蓝牌、绿牌、黄牌等多颜色车牌，采用多颜色掩膜与候选区域筛选方法实现车牌定位；针对字符识别过程中易出现的数字与字母混淆问题，结合车牌字符位次规则和字符形态特征进行识别结果修正，从而提高系统整体识别准确率。同时，系统基于MATLAB图形界面实现了图片加载、模型训练、结果显示和中间过程可视化等功能。
实验结果表明，该系统能够较好地完成多颜色车牌图像的定位、分割与识别任务，在新能源车牌和普通蓝牌等场景下均具有较好的适应能力。系统界面直观、运行稳定，具有一定的实用价值，可为车牌识别系统的研究与应用提供参考。
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作者：Bob (张家梁)
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