基于改进的CharNet网络的车牌识别算法

• 作者: 罗聪敏 郑陈怡 孙云卫
• 来源期刊: 数码设计（下）
• 关键词: 车牌识别 字符分割 字符识别 卷积神经网络 CharNet
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 网络工程设计
• 页码范围: 24-25
• 页数: 2页
• 分类号: TN925
• 语种: 中文

摘要

车牌识别方面的研究我国始于二十世纪八十年代末,目前已应用于我们的生活中,如在高速公路、电子警察、停车场等场景内实现车牌的自动识别.车牌识别算法一般可分为三个模块:车牌检测,字符分割和字符识别.传统的特征提取都是依赖于人工提取特征,通用性和稳定性都不强,而改进的CharNet卷积神经网络对于复杂场景的车牌图像仍具有99.3％的识别精度,从而成为车牌识别算法新的研究热点.