标题：基于深度学习神经网络的车牌字符识别技术的研究
作者：王晶
作者单位：杭州电子科技大学电子信息学院，浙江 杭州 310018
关键字：车牌识别，字符识别，深度学习，卷积神经网络
摘要：车牌识别系统是智能交通管理的重要部分，而车牌字符识别是智能交通系统的核心内容，目前，传统的浅度学习神经网络BP（Back Propagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中，但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。而深度学习［1］与浅度学习相比，其网络结构更接近实际的生物神经网络，因此具有更强的能力，可以很好地提高车牌字符的识别率。其中深度学习神经网络中的卷积神经网络，在视觉图像处理领域进行的实验，得到了很好的结果。因此，将卷积神经网络应用于车牌字符的识别。实验得出：相比于BP神经网络，卷积神经网络的识别率提高了大约5%。