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車牌字符識(shí)別是智能車牌識(shí)別系統(tǒng)中的重要組成部分。針對(duì)車牌字符類別多、背景復(fù)雜影響正確識(shí)別率的問(wèn)題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的車牌字符識(shí)別方法。首先對(duì)車牌字符圖像進(jìn)行大小歸一化、去噪、二值化、細(xì)化、字符區(qū)域居中等預(yù)處理，去除復(fù)雜背景，得到簡(jiǎn)單的字符形狀結(jié)構(gòu)；然后，利用所提出的CNN模型對(duì)預(yù)處理后的車牌字符集進(jìn)行訓(xùn)練、識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠達(dá)到99. 96%的正確識(shí)別率，優(yōu)于其他三種對(duì)比方法。說(shuō)明所提出的CNN方法對(duì)車牌字符具有很好的識(shí)別性能，能滿足實(shí)際應(yīng)用需求。
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