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基于卷积神经网络的车牌图像识别技术实现

余伟

【摘要】卷积神经网络算法是一种深度神经网络算法，具有良好的图像特征提取性能，可在不影响特征表达的情况下将大数据量图像降为小数据量，有效解决图像识别准确率不高的问题。深入研究了卷积神经网络算法结构，并结合车牌图像识别需求，设计了 11 层卷积神经网络模型，经图像变换和反向传播算法训练，有效控制了模型训练中的过拟合问题。通过实验对比 BP 神经网络算法和 LeNet-5 网络算法，卷积神经网络算法在车牌字符图像识别中性能良好。

【关键字】卷积神经网络；车牌字符识别；图像识别