车牌识别系统论文，本文详细地分析了车牌识别系统的几个关键技术以及实现方法。

人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等

GB ANPR系统 数据源： -为GB车牌提供的图像

matlab车牌识别。多方法：模板匹配，bp神经网络。

车牌识别系统不单是在智能交通范围内使用，并且在智能停车场的相关车辆管理地方也有着重要地位。当今计算机的图像模式识别技术有着突发猛进的发展，车牌识别的精准性也有着很大的提高；车牌识别技术广泛的应用到人们的生活当中，真正做到便利于民。因此，对车牌识别系统设计研究对交通事业发展及人民生活有着很重要的意义。 本设计充分了解车牌图像识别与神经网络技术的基础理论知识。详细技术图像的预处理、车牌图像定位、车牌图像倾斜角矫正与神经网络图像识别等关键技术的使用。 在车牌识别技术研究中，首先，研究根据相关理论基础：车牌定位、倾斜角矫正、字符分割算法等理论；其次，根据上述理论基础提出了基于BP神经网络的车牌模式识别方法以及提出了车型识别的方法；最后，通过matlab仿真平台对采集的60张随机车牌信息进行仿真。研究结果表明：基于BP神经网络的车牌识别系统的识别效果较为准确和可靠。

雾天车牌识别，可完整运行

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题，这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分，并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法，综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理，结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。

matlab夜间车牌识别

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这篇文章中介绍该工程：https://blog.csdn.net/m0_59113542/article/details/123596655 程序具有大量注释，几乎按句解释意思。 STM32F103