基于神经网络深度学习的车牌识别算法

当前收费系统使用的车牌识别设备识别车牌的方式普遍为模式识别,识别率基本在85%~90%,而且受到天气、车牌污损等因素的影响,无法满足"互联网+"收费系统对于精确车牌识别的要求。通过对车牌识别参数进行抽象和建模,运用成熟的人工智能技术,以基于神经网络的深度学习算法模型为基础,根据车牌识别的需求,对车牌特征进行建模,车牌模型在算法的支持下,通过深度学习认知车牌的颜色、文字、字符等属性,有望解决在强光照、大侧角、模糊等极难条件下无法识别车牌关键信息的问题,满足"互联网+"收费系统对于精确识别车牌的要求。