基于卷积神经网络的车牌识别技术

作者：刘建国; 代芳; 詹涛

来源：物流技术, 2018, 37(10): 62-126.

• 车牌定位
• 端到端
• 车牌识别
• 卷积神经网络

为解决字符分割错误造成的车牌识别错误,提出一种基于卷积神经网络的端到端的车牌识别算法,该算法首先采用基于颜色定位、文字定位和边缘检测的方法从自然场景中提取出车牌,由于样本量的问题,采用车牌生成器对车牌样本进行扩充,得到80602张车牌数据,将车牌按照7:1分为训练集和测试集,使用改进的AlexNet网络生成端到端的深度学习模型进行训练,并使用得到的模型进行车牌字符识别,车牌识别准确率达到96.7%。实验结果表明,该方法车牌识别准确率高,且鲁棒性较好。

• 单位
  现代汽车零部件技术湖北省重点实验室; 武汉理工大学