一种基于卷积神经网络的中文车牌识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于卷积神经网络的中文车牌识别方法，S1：车牌定位，将颜色模板匹配算法和轮廓查找算法相结合，定位出车牌；S2：字符分割，将灰度化后的车牌矩形块，二值化、闭操作、取轮廓后，可以得到外接矩形，从而截取出字符图块；S3：卷积神经网络的设计和训练，其中，卷积神经网络设置为10层结构；S4：字符识别，使用S3中预先训练好的卷积神经网络，作为分类器，将要识别的字符输入，得到分类结果和其置信率。通过上述方式，本发明提供的基于卷积神经网络的中文车牌识别方法，具有准确率极高、普适性极强、处理时间很短等优点，在现代智能交通系统、停车场管理、高速公路收费站等场景上有着广泛的应用前景。【专利摘要】本发明公开了一种基于卷积神经
