神经网络在车牌字符识别中的应用
摘 要
本研究聚焦于神经网络在车牌字符识别领域的应用。介绍车牌字符识别的基本原理，包括车牌图像的预处理、车牌定位与分割以及字符识别算法。车牌字符识别作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高交通管理效率和安全性具有重要意义。探讨神经网络的基本原理、类型与结构，以及神经网络的训练与优化方法。神经网络以其强大的学习和泛化能力，为车牌字符识别提供了新的解决思路。介绍车牌定位与字符裁剪的方法，为后续字符识别提供了准确的数据输入。通过构建丰富的字符库，为神经网络模型的训练提供了必要的数据支持，详细描述了神经网络模型的训练过程，包括数据集的准备、模型的构建、训练与调优。基于训练好的神经网络模型，开发了一个车牌识别系统软件，实现了车牌图像的自动处理和字符识别功能。根据车牌字符识别的特点，设计了合适的神经网络模型结构，对收集到的数据集进行了预处理，以提高数据的质量和模型的训练效果。详细介绍了神经网络模型的训练过程，包括参数设置、训练策略、损失函数和优化器的选择等。
关键词：车牌字符识别；神经网络；交通管理；模型设计
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景及意义 1
（二）国内外研究现状 2
二、相关理论概述 2
（一）车牌字符识别原理 2
（二）神经网络基础 3
三、神经网络在车牌字符识别中的应用 5
（一）车牌定位与字符裁剪 5
（二）构建字符库 5
（三）神经网络模型训练 6
（四）车牌识别系统软件 7
四、神经网络模型设计与实现 7
（一）神经网络模型设计 7
（二）数据集准备与预处理 8
（三）神经网络模型训练 9
（四）模型评估与优化 9
五、结论 10
参考文献 11
致 谢 12
