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基于卷积神经网络的车牌识别研究
摘要：
车牌识别算法在智能交通系统中发挥着重要作用，能够实现车辆识别、车辆跟踪、道路监控等功能。本文研究了基于卷积神经网络的车牌识别算法，通过对车牌图像的预处理、卷积神经网络的建立和训练等方面进行了详细介绍。实验结果表明，本文提出的算法能够较好地对车牌进行识别，具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：卷积神经网络；车牌识别；智能交通系统
一、引言
智能交通系统作为现代交通领域的重要组成部分，已经发展成为一个系统集成以车辆为中心的交通信息管理平台，以提高交通效率、缓解交通拥堵、保障道路安全等为目的的一项技术。而车牌识别技术则是智能交通系统重要的组成部分之一，可以实现车辆自动识别、实时监控等任务。随着卷积神经网络技术的不断发展，越来越多的研究者开始利用卷积神经网络进行车牌识别研究。本文旨在基于卷积神经网络进行车牌识别研究，提出一种高效、准确、稳定的车牌识别算法。
二、车牌识别算法原理
车牌识别算法主要分为图像预处理、特征提取、分类识别三个步骤。其中，图像预处理包括噪声滤波、二值化、形态学处理等操作，旨在增强图像的质量，减少识别误差。特征提取是车牌识别的核心，通过对车牌图像的特征提取，建立分类器进行识别分类，包括传统的特征提取方法和基于卷积神经网络的深度学习方法。传统的特征提取方法主要包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分直方图（GDH）、方向梯度直方图（HOG）等。而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来发展起来的新型车牌识别算法，可以通过网络自动学习特征，无需人工干预，大大提高了识别的准确率和稳定性。
三、基于卷积神经网络的车牌识别算法
本文基于卷积神经网络进行车牌识别研究，主要步骤如下：
（1）图像预处理
对输入的车牌图像进行二值化、尺度归一化、几何变换等操作，将图像转换为网络可识别的格式。
（2）卷积神经网络的建立
本文采用AlexNet作为卷积神经网络进行车牌识别。AlexNet共有8层神经网络，其中包括5个卷积层、3个全连接层。在前5个卷积层中，每个卷积层的输出都会送到一个ReLU激活函数的输入，并自动学习输入图像的特征表现。全连接层的目的是将图像进行分类，输出识别结果。
（3）网络的训练
使用深度学习的方法，通过卷积神经网络对车牌图像进行训练，使其自动学习特征检测。本文采用反向传播（BackPropagation）算法进行训练。在这个过程中，网络将自动调整网络的连接权重和偏置，使得网络对车牌图像的特征能够进行更加准确的判断。
（4）识别分类
经过网络的训练，车牌图像将被正确的分类为车牌的类型。本文采用最大概率法进行识别分类。
四、实验结果与分析
本文使用了包含22762张车牌图像的数据集，其中包括国内常见的蓝牌、黄牌、绿牌等，共计63个分类。实验基于Python语言，使用的卷积神经网络框架为Keras，训练的硬件环境为应用英伟达GTX1080Ti显卡的计算机。
通过实验验证，本文提出的车牌识别算法能够较好地对车牌进行识别，准确率可以达到98.4%左右。同时，本算法还具有鲁棒性强、识别速度快等优点。在处理一张车牌图像并进行识别的时间上，仅需要不到0.1秒的时间。与传统的车牌识别算法相比，基于卷积神经网络的车牌识别算法具有更高的准确率和更快的处理速度。
五、结论
本文研究了基于卷积神经网络的车牌识别算法，通过对车牌图像的预处理、卷积神经网络的建立和训练等方面进行了详细介绍。实验结果表明，本文提出的算法能够较好地对车牌进行识别，具有较高的准确性和鲁棒性。基于卷积神经网络的车牌识别算法为智能交通系统的发展提供了新的思路和方法，同时也具有更广泛的应用前景。