基于卷积神经网络的车牌图像识别技术实现

卷积神经网络算法是一种深度神经网络算法,具有良好的图像特征提取性能,可在不影响特征表达的情况下将大数据量图像降为小数据量,有效解决图像识别准确率不高的问题。深入研究了卷积神经网络算法结构,并结合车牌图像识别需求,设计了11层卷积神经网络模型,经图像变换和反向传播算法训练,有效控制了模型训练中的过拟合问题。通过实验对比BP神经网络算法和LeNet-5网络算法,卷积神经网络算法在车牌字符图像识别中性能良好。