基于深度学习的车牌识别

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,对于交通安全、城市治安和实现交通自动化管理有重要意义。目前的车牌识别面临着光线、气候和车速不一的挑战,因此本文提出一种车牌检测的方法。该方法笔画宽度变换算法与深度置信网络进行结合,利用笔画宽度变换法计算图像中每一个像素的笔画宽度,将笔画宽度大致相等的相邻像素合并形成字符候选区域,并将合并形成的候选字符区域输入到深度置信网络中进行特征提取,由Softmax分类器对提取的特征进行分类。实验结果表明,本文方法提高车牌识别率。