基于ANN(全连接神经网络)的车牌识别

基于全连接神经网络的车牌识别是一种常见的深度学习应用。该方法首先将车牌图像进行预处理，如图像增强、二值化、字符分割等操作，然后将处理后的图像输入到全连接神经网络中进行识别。

在训练阶段，需要使用大量标注好的车牌图像数据集进行训练。训练过程中，全连接神经网络会根据输入的车牌图像和对应的标签进行优化，以使得模型可以更好地识别车牌。

在测试阶段，通过输入待识别的车牌图像到已经训练好的全连接神经网络中，就可以得到车牌号码的识别结果。基于全连接神经网络的车牌识别方法具有较高的准确率和稳定性，已经在实际应用中取得了广泛的应用。