基于CNN的车牌字符高效识别技术

本文主要探讨了"基于卷积神经网络的车牌字符识别"这一关键技术，由董峻妃、郑伯川和杨泽静三位作者共同合作完成。他们在论文中针对智能车牌识别系统中的一个关键挑战——车牌字符类别众多且背景复杂，识别精度受到影响，提出了一个创新的解决方案。 首先，为了提高识别的准确性，作者们对车牌字符图像进行了预处理。这包括大小归一化，即统一字符图像的尺寸，以便于后续处理；去噪，减少图像中的随机噪声干扰；二值化，将图像转化为黑白二值图像，突出字符轮廓；细化操作，进一步清晰字符边缘；以及字符区域居中，使字符在图像中的位置更稳定。这些预处理步骤旨在简化字符的形状结构，消除复杂背景对识别的影响。 接着，他们设计并应用了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型来进行训练和识别。CNN作为一种深度学习技术，特别适用于处理图像数据，其特性在于能够自动提取特征，无需手动设计特征模板。通过训练，CNN能够学习到车牌字符的特有模式，并在测试集上实现了高达99.96%的正确识别率，这明显优于其他三种对比方法，显示出该方法在车牌字符识别方面的优秀性能。 此外，文章还提到了研究的背景和支撑，包括国家自然科学基金、西华师范大学校级创新团队项目、四川省科技创新苗子培育项目等多个基金支持，反映了这项工作的学术价值和社会应用潜力。作者团队包括董峻妃，一名专注于机器学习的硕士研究生，以及郑伯川教授，他在人工神经网络、深度学习和计算机视觉等领域有着深厚的研究；杨泽静同样是一名硕士研究生，主攻机器学习。 本文的关键词包括深度学习、车牌字符识别、卷积神经网络和智能交通，强调了研究的技术基础和实际应用领域。整个研究不仅展示了深度学习在车牌字符识别中的优势，也为智能交通系统的进一步发展提供了有力的技术支持。通过中图分类号TP183和TP391.413可以定位到具体的技术领域，文献标志码A则表明该文章达到了学术期刊的发表标准。 董峻妃、郑伯川和杨泽静合作的这篇论文提供了一种有效解决车牌字符识别问题的方法，展示了深度学习特别是卷积神经网络在复杂场景下卓越的性能，对于推动智能交通系统的进步具有重要意义。