38、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(matlab)

1、原理及流程

1）原理

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，可以用于图像识别和分类任务。车牌自动识别系统的原理基本上就是使用CNN模型对车牌图像进行处理和识别。

首先：系统需要收集大量的含有车牌的图像数据作为训练集。这些图像通常包括不同光照条件、角度、大小和背景等因素的变化。

然后：将这些图像输入到CNN模型中进行训练，使得模型能够学习到车牌的特征。在训练过程中，CNN会通过多层卷积和池化操作，逐步提取图像中的特征，如边缘、纹理和颜色等。

最后：通过全连接层和softmax分类器将这些特征映射到具体的车牌字符上，并输出识别结果。

当系统接收到新的车牌图像时，会通过预处理步骤对图像进行处理（如灰度化、裁剪和归一化），然后将其输入CNN模型中进行预测。

最终：系统将输出识别的车牌字符信息，完成自动识别过程。

总的来说，基于CNN的车牌自动识别系统利用深度学习技术来自动提取图像特征和进行分类，可以实现高效准确的车牌识别功能。

2）流程

基于CNN的车牌自动识别系统的流程通常包括以下几个步骤：

数据收集和预处理：收集大量包含车牌的图像数据作为训练集和测试集。对图像进行预处理，如灰度化、裁剪和归一化，以便输入到CNN模型进行训练和识别。
搭建CNN模型：构建深度学习模型，通常包括卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器。通过对训练集进行多次训练，调整模型参数，使得模型能够学习到车牌的特征并实现准确的识别。
模型训练：将预处理后的图像数据输入CNN模型中进行训练。在训练过程中，模型通过反向传播算法不断调整权重和偏置，以最小化损失函数，提高模型的准确度。
车牌图像输入和预测：当系统接收到新的车牌图像时，进行预处理操作，然后将其输入训练好的CNN模型中进行预测。模型会输出车牌图像中的字符信息，实现自动识别功能。
输出结果：最终将识别的车牌字符信息输出到用户界面或其他系统中，完成自动识别过程。

总的来说，基于CNN的车牌自动识别系统流程包括数据收集和预处理、模型搭建、模型训练、车牌图像输入和预测、以及结果输出等关键步骤。通过这些步骤，系统可以实现对车牌图像的自动识别和字符提取。

2、实验准备

1）实验训练数据集

数据集1

数据集2

数据集3

2）测试数据集

3、搭建卷积神经网络(CNN)模型及训练

1）搭建及流程

在MATLAB中搭建和训练卷积神经网络（CNN）模型通常使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。以下是在MATLAB中搭建CNN模型并进行训练的一般步骤：

数据准备：准备训练集和测试集的图像数据。确保数据集中包含车牌图像，同时标注相应的车牌字符信息。
定义CNN模型架构：在MATLAB中使用深度学习工具箱函数（如convolution2dLayer、maxPooling2dLayer、fullyConnectedLayer等）定义CNN模型的架构。这些函数可以用来添加卷积层、池化层、全连接层等结构，并通过layerGraph函数将它们连接起来。
配置训练选项：设置训练选项，包括选择优化器（如SGD、Adam等）、学习率、迭代次数等超参数。
训练模型：使用trainNetwork函数来训练CNN模型。将准备好的训练集数据和训练选项作为输入参数传递给该函数，开始训练模型。
评估模型性能：在训练过程中，可以使用测试集数据对模型进行评估，了解模型的准确率、损失值等性能指标。
模型应用：训练完成后，可以将模型应用于新的车牌图像数据上进行预测，并输出识别结果。

需要注意的是，在整个过程中，MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和工具来简化CNN模型的搭建和训练过程。同时，官方文档也提供了详细的指导和示例代码，可以帮助用户更快地构建自己的CNN模型并进行训练。

在MATLAB中搭建和训练卷积神经网络（CNN）模型通常使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。以下是在MATLAB中搭建CNN模型并进行训练的一般步骤：

数据准备：准备训练集和测试集的图像数据。确保数据集中包含车牌图像，同时标注相应的车牌字符信息。
定义CNN模型架构：在MATLAB中使用深度学习工具箱函数（如convolution2dLayer、maxPooling2dLayer、fullyConnectedLayer等）定义CNN模型的架构。这些函数可以用来添加卷积层、池化层、全连接层等结构，并通过layerGraph函数将它们连接起来。
配置训练选项：设置训练选项，包括选择优化器（如SGD、Adam等）、学习率、迭代次数等超参数。
训练模型：使用trainNetwork函数来训练CNN模型。将准备好的训练集数据和训练选项作为输入参数传递给该函数，开始训练模型。
评估模型性能：在训练过程中，可以使用测试集数据对模型进行评估，了解模型的准确率、损失值等性能指标。
模型应用：训练完成后，可以将模型应用于新的车牌图像数据上进行预测，并输出识别结果。

2）代码

clc;
clear all;
close all;
% 读取图片用来创建训练集
dirInfo1 = [dir('model1/*.bmp'); dir('model2/*.bmp');  dir('model3/*.bmp');];
train_data  = [];
train_label = {};
num = 0;
for j = 1:30for i = 1:length(dirInfo1)img1 = imread(fullfile(dirInfo1(i).folder, dirInfo1(i).name));img1 = imresize(img1, [224, 224], 'bilinear');img1 = double(img1); img1 = img1 - min(img1(:)); if max(img1(:)) > 0; img1 = img1/max(img1(:)); endif i <= 31img1 = imdilate(img1, ones(3,3));elseif i <= (31 + 36)img1 = imerode(img1, ones(3,3));elseimg1 = img1;end%imshow(img1); pause()if rand < 0.1img1 = imrotate(img1, rand()*20 - 10);img1 = imresize(img1, [224, 224], 'nearest');elseimg1 = imresize(img1, [224, 224], 'nearest');endimg1 = double(img1)*255;num = num + 1;train_data(:,:,:,num) = cat(3, zeros(size(img1)), img1, zeros(size(img1)));train_label{1,num} = regexprep(dirInfo1(i).name, '\.bmp', '');train_label{1,num} = regexprep(train_label{1,num}, '_.+', '');end%
end
class_num = length(unique(train_label));
load resnet50.mat
net = resnet50;
%Extract the layer graph from the trained network and plot the layer graph.
lgraph = layerGraph(net);
net.Layers(1)
inputSize = net.Layers(1).InputSize;% Replacing last three layers for transfer learning / retraininglgraph = removeLayers(lgraph, {'ClassificationLayer_fc1000','fc1000_softmax','fc1000'});numClasses = class_num;
newLayers = [fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc','WeightLearnRateFactor',10,'BiasLearnRateFactor',10)softmaxLayer('Name','softmax')classificationLayer('Name','classoutput')];
lgraph = addLayers(lgraph,newLayers);% Connect last transfer layer to new layers and check
lgraph = connectLayers(lgraph,'avg_pool','fc');% figure('Units','normalized','Position',[0.3 0.3 0.4 0.4]);
% %plot(lgraph)
% ylim([0,10])% Set layers to 0 for speed and prevent over fittinglayers = lgraph.Layers;
connections = lgraph.Connections;layers(1:110) = freezeWeights(layers(1:110));
lgraph = createLgraphUsingConnections(layers,connections);options = trainingOptions('sgdm', ...'MiniBatchSize',20, ...'MaxEpochs',25, ... % was 100'InitialLearnRate',1e-4, ...'ValidationFrequency',5, ...'ValidationPatience',Inf, ...'Verbose',false, ...'Plots','training-progress', ...'ExecutionEnvironment', 'gpu');[trainedNet, traininfo] = trainNetwork(train_data, categorical(train_label), lgraph, options);%save Result;
save net trainedNet;

4、GUI界面实现基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统

1）前界面设计

未工作状态

工作状态

2）数据导入

3）识别过程

开始识别

识别过程

车牌定位——>车牌灰度化——>车牌二值化——>车牌结果

4）识别结果

结果1

结果2

5）识别结果记录

按钮操作

表格记录显示

5、总结

基于卷积神经网络（CNN）的车牌自动识别系统在MATLAB中的实现一般包括以下步骤和关键技术：

数据集准备：收集包含车牌图像以及相应字符信息的训练集和测试集数据。确保数据集大小适中，且具有一定的多样性和代表性。
数据预处理：对车牌图像进行预处理操作，包括图像的灰度化、裁剪、大小归一化等操作，以保证输入到CNN模型中的数据符合模型要求。
CNN模型搭建：在MATLAB中使用深度学习工具箱构建CNN模型。定义卷积层、池化层、全连接层等结构，并通过layerGraph函数将它们连接起来，构建完整的神经网络模型。
模型训练：利用准备好的训练集数据和CNN模型，使用trainNetwork函数在MATLAB中进行模型训练。通过多次迭代优化模型参数，使得模型能够学习到车牌图像的特征并准确识别字符。
模型评估：在训练过程中，使用测试集数据对模型进行评估，了解模型的准确率、损失值等性能指标。根据评估结果对模型进行调优和改进。
车牌图像输入和预测：当系统接收到新的车牌图像时，进行预处理操作，并将其输入训练好的CNN模型进行预测。模型会输出识别的字符信息，从而实现车牌自动识别的功能。