卷积神经网络算法python实现车牌识别_车牌识别算法之CNN卷积神经网络

原标题：车牌识别算法之CNN卷积神经网络

随着我国经济的发展，汽车，特别是小轿车的数量越来越多，智能交通管理系统应运而生。车牌智能自动识别作为智能交通管理系统中的重要组成部分，在智能交通管理中发挥着越来越重要的作用，其应用非常广泛，在高速公路收费管理、超速违章自动拍照、停车场管理、小区进出车辆管理、交通数据采集等许多系统中都需要识别车牌号码。车牌识别系统中主要采用车牌图像进行识别。基于车牌图像的车牌智能自动识别系统主要由3部分组成：车牌定位、字符分割、字符识别，其中字符识别是最后最关键的步骤。车牌字符的正确识别率直接关系到车牌识别系统的性能，车牌字符识别技术已成为完善智能交通管理系统的关键。

下面我们讲一下车牌识别算法之CNN卷积神经网络：

1 卷积神经网络介绍

CNN是一种多层非全连接的神经网络，主要包括卷积层和采样层，LeNet-5是CNN的经典例子，用于手写体数字字符识别，其网络结构如下

2 基于CNN的车牌字符识别

2.1 基于CNN的车牌字符识别流程

由两部分构成：第一部分，输入训练图像集训练CNN分类模型；第二部分，将待识别的车牌字符图像输入训练好的模型进行识别。

2.2 车牌字符图像预处理

字符原始图像预处理流程如下：

步骤1 将字符彩色图像图 3(a)统一转化为灰度图像(图 3(b));

步骤2 统一图像大小为36×28的二值图像(图 3(c));

步骤3 去除二值图中的噪声点(图 3(d));

步骤4 对二值图进行水平和垂直投影切分，去除边界部分，保留字符部分区域(图 3(e));

步骤5 由于字符“1”的结构特殊性，所以将“1”的图大小调整为28×4，其他字符图像调整为28×20(图 3(f))；

步骤6 添加边界，使字符区域居中, 并细化字符。最后得到有边界且字符居中的大小为36×28细化图(图 3(g))。

2.3 识别车牌字符的CNN模型结构

将LeNet-5用于10个手写数字字符识别具有很好的识别性能。车牌字符中除去汉字字符，共有34(10个数字字符，24个字母字符，不含字母O与I)个字符。相比手写数字字符，经过预处理后的车牌字符虽种类更多，但其字符形状结构更简单，同个字符的不同图像样本间差别小。针对车牌字符图像的特点，可以简化LeNet-5的结构，使其既能满足正确识别率要求，又能减少识别时间，因此本文提出一种改进的CNN模型用于识别车牌字符。改进的CNN模型结构如图 4所示。

各层介绍：1) 输入层为字符图像，图像大小为36×28；2) C1层为卷积层，得到4个大小为32×24的特征图，每个卷积核大小为5×5，共用了4个卷积核；3) S2层是采样层，每个C1层的特征图经过下采样变成大小为16×12的特征图，每个采样窗口大小为2×2；4) C3层是卷积层，得到12个大小为12×8的特征图，每个特征图都是S2层4个特征图卷积的累加，每个卷积核大小为5×5，共12×4个卷积核；5) S4层是采样层，分别对C3层的每个特征图进行下采样，得到12个大小为6×4的特征图，每个采样窗口大小为2×2；6) F5层将S4层12个特征图变形转换连接成一个向量，向量包含12×6×4即288个神经元，反向传播计算时又将向量转换成12个特征图；7) 输出层是由34个神经元构成的向量，对应34个字符的输出，F5层和输出层构成一个Softmax分类器。返回搜狐，查看更多

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