一、车牌识别技术背景与挑战

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）作为智能交通系统的核心模块，广泛应用于高速公路收费、停车场管理、违章监测等领域。传统方法依赖人工设计的特征提取器（如边缘检测、颜色分割）和分类器（如SVM、KNN），存在两大局限性：其一，对光照变化、车牌倾斜、污损等复杂场景鲁棒性差；其二，特征工程需大量人工调参，难以适应多样化数据分布。

卷积神经网络（CNN）的兴起为车牌识别提供了革命性解决方案。其通过端到端学习，自动从原始图像中提取多层次特征（边缘、纹理、语义），显著提升了复杂场景下的识别精度。MATLAB作为科学计算与算法验证的常用工具，提供了深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），支持CNN模型的快速构建与部署。

二、MATLAB实现车牌识别的技术框架

1. 数据准备与预处理

车牌识别系统的性能高度依赖数据质量。需构建包含不同光照、角度、背景的车牌图像数据集，并按71比例划分为训练集、验证集和测试集。数据预处理步骤包括：

• 图像尺寸归一化：统一调整为224×224像素，适配CNN输入层。
• 灰度化与直方图均衡化：减少颜色干扰，增强对比度。
• 车牌区域定位：采用边缘检测（Canny算法）结合形态学操作（膨胀、腐蚀）定位车牌，裁剪为224×224区域。
• 数据增强：通过旋转（±15°）、平移（±10像素）、亮度调整（±20%）扩充数据集，提升模型泛化能力。

2. CNN模型构建

基于MATLAB的Deep Learning Toolbox，设计适用于车牌字符识别的CNN结构，核心组件包括：

• 卷积层：使用3×3卷积核，步长为1，填充方式为’same’，提取局部特征。
• 池化层：采用2×2最大池化，步长为2，降低特征图维度。
• 全连接层：将高维特征映射到字符类别空间（如中国车牌含31个省份简称、26个字母、10个数字，共67类）。
• 激活函数：ReLU加速收敛，Softmax输出概率分布。

示例模型架构（MATLAB代码片段）：

layers = [
    imageInputLayer([224 224 1]) % 输入层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding','same') % 卷积层
    batchNormalizationLayer % 批归一化
    reluLayer % 激活函数
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride',2) % 池化层
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(67) % 全连接层
    softmaxLayer % 分类层
    classificationLayer];

3. 模型训练与优化

训练过程需配置超参数并监控训练指标：

• 损失函数：交叉熵损失（CrossEntropyLoss），衡量预测概率与真实标签的差异。
• 优化器：Adam算法，自适应调整学习率（初始值设为0.001）。
• 批量大小：32，平衡内存占用与梯度稳定性。
• 训练轮次：50轮，结合验证集早停（Early Stopping）防止过拟合。

MATLAB训练代码示例：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'ValidationData',valData, ...
    'ValidationFrequency',10, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(trainData,layers,options);

4. 后处理与结果优化

识别结果需通过后处理提升准确性：

• 字符分割：对车牌区域进行垂直投影，分割单个字符。
• 置信度阈值：仅保留概率高于0.8的预测结果，过滤低置信度输出。
• 语言模型校正：结合省份简称与字母数字的组合规则（如“京A12345”），修正非法车牌。

三、性能评估与改进方向

在测试集上，系统可达95%以上的字符识别准确率。进一步优化方向包括：

• 模型轻量化：采用MobileNet或ShuffleNet替换标准CNN，适配嵌入式设备。
• 多任务学习：联合训练车牌定位与字符识别任务，提升端到端性能。
• 对抗训练：引入噪声样本增强模型鲁棒性。

四、结语

基于CNN的车牌识别系统通过自动化特征学习，显著提升了复杂场景下的识别精度。MATLAB提供的深度学习工具箱简化了模型开发流程，使开发者能够专注于算法优化而非底层实现。未来，随着轻量化模型与边缘计算的结合，车牌识别技术将在移动端与嵌入式场景中发挥更大价值。开发者可通过调整模型深度、数据增强策略及后处理规则，快速适配不同国家或地区的车牌规范。