基于深度学习的车牌识别系统

2023年11月28日发(作者：保时捷博克斯特)

基于深度学习的车牌识别系统

随着物联网和人工智能技术的发展，汽车已经成为现代社会不可或缺的交通工

具，其中车牌识别系统的应用越来越广泛。基于深度学习的车牌识别系统是现阶段

技术比较成熟的识别系统之一。本文将从系统原理、技术实现以及未来发展方向三

个方面进行论述。

一、系统原理

基于深度学习的车牌识别系统主要由图像采集、图像预处理、卷积神经网络训

练、特征提取和匹配以及结果输出等部分组成。

图像采集部分主要利用摄像头硬件采集车辆图片，一般分为静态和动态两种方

式。静态方式指的是在某个固定点安装一台或多台摄像头，监控车辆行驶路线，这

种方式一般适用于停车场和小区。动态方式指的是装在移动设备上，例如警车或巡

最后，基于卷积神经网络的结果输出部分将匹配检测到的车牌号码，以及相应

的车辆信息，如车辆颜色、车型等。

二、技术实现

基于深度学习的车牌识别系统实现的关键技术包括：图像处理，神经网络设计，

训练和推理，以及提取和识别车牌号码。

图像处理模块，使用了多种图像处理技术，包括直方图均衡化技术、游程编码

技术、中值滤波技术等。

神经网络设计，一般采用卷积神经网络模型（CNN）设计。该模型既有卷积层，

也有全连接层，在训练过程中，可以逐渐进行多层训练，提高识别准确率。

训练和推理，主要分为两个步骤，训练和测试。训练是指用样本图片进行神经

资源共享。未来还可以建立云计算和资源共享平台，将车牌识别信息进行全面

共享和资源整合，实现更为智慧和人性化的服务。

综上可以看出，基于深度学习的车牌识别系统是一个涉及多个技术方向的综合