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基于Matlab的LeNet-5车牌字符识别系统实现

news 2025/9/16 11:45:57

一、网络结构改进方案

输入层调整
- 输入尺寸：将LeNet-5原始输入尺寸（32×32）调整为车牌字符标准尺寸（28×28或48×48）
- 通道扩展：增加颜色通道（RGB→灰度需归一化，或保留RGB通道）

卷积层优化

layers = [imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层convolution2dLayer(5, 6, 'Padding', 'same') % C1层（6个5×5卷积核）reluLayermaxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % S2层（2×2最大池化）convolution2dLayer(5, 16, 'Padding', 'valid') % C3层（16个5×5卷积核）reluLayermaxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % S4层（2×2最大池化）convolution2dLayer(5, 32, 'Padding', 'valid') % 新增C5层（32个5×5卷积核）reluLayermaxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 新增S5层fullyConnectedLayer(128) % 全连接层reluLayerdropoutLayer(0.5) % 防止过拟合fullyConnectedLayer(76) % 输出层（76类：数字+字母+省份简称）softmaxLayerclassificationLayer];

关键参数修改
- 卷积核数量：C3层从16→32，提升特征表达能力
- 池化策略：采用重叠池化（Stride=1）保留更多细节
- 激活函数：ReLU替代Sigmoid，缓解梯度消失

二、数据预处理流程

车牌字符数据集构建

数据来源：合成数据：使用MATLAB生成车牌模板（参考的合成代码）真实数据：采集交通监控视频帧（需标注字符位置）

类别分布：

classes = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9',...'A','B','C','D','E','F','G','H','J','K','L','M',...'N','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z',...'京','沪','粤','苏','浙','皖','闽','赣','鲁','豫'};

图像增强技术
- 几何变换：随机旋转±10°，平移±5像素
- 光照模拟：添加高斯噪声（σ=0.05）和椒盐噪声（密度=0.01）
- 对比度调整：直方图均衡化（histeq函数）

数据划分策略

% 假设总样本10000张
cv = cvpartition(size(data,4),'HoldOut',0.2);
trainData = data(:,:,:,cv.training);
testData = data(:,:,:,cv.test);

三、训练优化

迁移学习应用

使用预训练的AlexNet提取特征：

net = alexnet;
featureLayer = 'fc7';
inputSize = net.Layers(1).InputSize;

优化器配置

参数 LeNet-5默认值改进值

学习率 0.01 0.001

动量因子 0.9 0.99

批量大小 64 128

最大迭代次数 100 500
正则化方法
- Dropout：在全连接层后添加（概率0.3）
- 早停机制：验证集损失连续5轮不降则终止训练

参数	LeNet-5默认值	改进值
学习率	0.01	0.001
动量因子	0.9	0.99
批量大小	64	128
最大迭代次数	100	500

参考代码基于matlab版lenet5,改成识别车牌字符 www.youwenfan.com/contentcnh/54755.html

四、Matlab实现代码框架

%% 数据加载与预处理
data = load('license_plate_dataset.mat'); % 包含训练/测试集
[XTrain, YTrain] = preprocess_data(data.train);
[XTest, YTest] = preprocess_data(data.test);%% 模型构建
layers = create_lenet5_modified(); % 自定义网络结构
options = trainingOptions('adam',...'MaxEpochs', 300,...'MiniBatchSize', 128,...'InitialLearnRate', 0.001,...'Shuffle', 'every-epoch',...'Verbose', false,...'Plots', 'training-progress');%% 模型训练
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);%% 性能评估
YPred = classify(net, XTest);
accuracy = mean(YPred == YTest);
confMat = confusionmat(YTest, YPred);%% 可视化结果
figure;
plotconfusion(YTest, YPred);
title('Confusion Matrix');%% 保存模型
save('lenet5_license_plate.mat', 'net');