基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究课题的国内外研究现状及水平

基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究课题在国内外已经取得了一定的研究成果。以下是国内外研究现状及水平的简要介绍：

国内研究现状：
1. 《基于深度学习的车牌识别研究》（2018）：该研究提出了一种基于深度学习的车牌识别方法，通过卷积神经网络实现车牌的定位和字符识别，取得了较高的准确率。
2. 《基于卷积神经网络的车牌识别算法研究》（2019）：该研究提出了一种基于卷积神经网络的车牌识别算法，通过对车牌图像进行预处理和特征提取，实现了车牌的准确识别。

国外研究现状：
1. 《License Plate Recognition Using Convolutional Neural Networks》（2017）：该研究使用卷积神经网络实现了车牌的定位和字符识别，通过数据增强和模型优化，取得了较高的识别准确率。
2. 《Vehicle License Plate Recognition Using Deep Neural Networks》（2018）：该研究提出了一种基于深度神经网络的车牌识别方法，通过多层卷积神经网络实现了车牌的准确识别。

综上所述，基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究在国内外都取得了一定的研究成果，通过深度学习和卷积神经网络的方法，能够实现车牌的准确定位和字符识别。