基于Matlab深度学习的多色车牌及车辆特征识别系统设计与实现

在当今智能交通系统领域中، 车牌识别技术的应用范围日益广泛, 构成该领域的核心技术环节之一。当遇到车流繁忙、车牌类型丰富且颜色多样的复杂场景时, 高效准确的车牌识别对于优化交通流量管理、实现停车场资源的最佳分配以及保障公共安全具有重要意义。然而, 传统车牌识别技术在不同光照条件、不同颜色背景下往往表现出较低的识别准确率及较高的误识率, 这些局限性制约了其实际应用效果。因此, 本研究提出了一种基于深度学习的多色车牌和车辆特征识别系统

本系统的架构主要由图像预处理模块负责提升图像质量；颜色检测模块用于实现对蓝色、绿色和黄色车牌的颜色类别识别；字符分割与识别模块则负责提取出具体的字符并利用标准库中的数据进行精准匹配；最终确保整个系统的车牌识别结果具有高准确性

基于Matlab开发的该系统通过主程序与图形界面的整合实现了良好的用户体验，在实际操作中用户可通过图形界面导入图像或视频数据，并可直接调用预设功能实现目标定位。该系统能够自动识别车牌信息并输出清晰的结果报告，在多色车牌识别过程中成功应对了不同颜色环境下常见的识别误差问题，并借助字符对比与匹配的标准方法增强了系统的适应性和稳定性。此外，在复杂场景下仍能维持较高的识别准确率以应对不同字符字体、模糊车牌等问题

通过实验结果可以看出, 我们开发的多色车牌识别系统无论是在光照变化还是角度调整的情况下, 都能展现出高准确率同时具备快速处理能力, 并且无论是在哪种环境下都能正常工作状态, 能够确保了实时性。该系统不仅具备强大的车牌自动识别能力, 并且为多个领域提供了技术支持, 包括但不限于交通管理、智能停车场以及安防监控等, 这一创新方案的成功实施将极大地提升相关领域的智能化水平与 operational efficiency

本研究为未来智能交通系统的建设提供了坚实的技术支撑。随着深度学习技术和硬件性能的持续发展, 该系统还可以进一步扩展以支持更多颜色与类型车牌识别并具备适应更为复杂的交通场景的能力。

算法流程

运行效果

运行 Gui_Main.m
（1）主界面

分析：该界面呈现了系统初始状态，在未完成图像加载及车牌识别前，默认显示空白区域。当前显示区域处于空白状态，并等待用户提供图片以启动识别流程。

（2）黄色车牌识别

分析表明：该界面呈现了对黄色车牌识别的过程。
左边呈现了原始图像以及经过处理后的车牌区域图像。
包含通过二值化处理并完成字符分割后的车牌字符。
系统最终输出了识别出的车牌号码（粤AFS643）及其车辆特征（如白色车身和大型汽车）。

（3）蓝色车牌识别

该界面展示了蓝色车牌识别过程的呈现方式。类似于黄色车牌识别界面的设计布局，在左侧部分依次展示了输入的原始图像、经处理后提取出的车牌区域图像、经过二值化处理后的字符分离效果以及分割后单独存在的各个车牌字符。系统最终完成了车牌识别任务，并输出了车牌号码（粤RPJ019）以及车辆特征信息（包括白色车身和新车状态）。

（4）绿色车牌识别

分析：该界面呈现了绿色车牌的识别流程。与前两个界面相似，在左边显示的是原始图像以及经过处理后生成的车牌区域图像。通过二值化处理和字符分割得到的车牌字符信息。系统完成了对粤ADT5150号码以及黑色车身、新能源汽车特征的识别任务。