登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
MATLAB实现，包含数据预处理、CNN模型构建、训练、评估和实时推理等功能，专门用于道路特征提取任务。
本项目设计了一个基于改进VGG卷积神经网络的车牌识别系统，主要包含车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块。系统能够自动识别蓝牌、黄牌和新能源绿牌，通过颜色分割与几何分析定位车牌区域，并结合垂直投影法实现字符分割。针对32×32灰度字符图像，设计了轻量化VGG网络结构，采用Conv-BN-ReLU模块和全局平均池化提升分类性能。
GPU 是并行之王，但它不是唯一的选择。CPU 的 SIMD 单元在正确的场景下，可以让代码快 8–16 倍——而且不需要离开 Swift。
本文分享了作者通过改进CNN网络结构，将晶圆缺陷分类准确率从78%提升至94%的实战经验。文章分析了传统图像处理方法在晶圆缺陷检测中的局限性，特别是对不规则缺陷（如划痕、微粒污染）识别率低的问题。作者提出了三阶段优化方案：1）数据增强扩充样本量；2）引入CBAM注意力机制优化网络结构；3）采用FocalLoss重点处理困难样本。实验证明该方法显著提升了分类准确率，同时保持了15ms的实时推理速度。
