车牌识别，提取车牌和神经网络训练

资 源 简 介

车牌识别，提取车牌和神经网络训练

详 情 说 明

车牌识别技术广泛应用于智能交通、停车场管理等场景，主要包含两个核心环节：车牌提取和字符识别。

### 车牌提取 车牌提取是从复杂背景中定位车牌区域的过程。传统方法依赖边缘检测、颜色分割（如基于HSV颜色空间筛选蓝/黄车牌）或形态学处理定位候选区域，再通过长宽比、纹理特征过滤误检。现代方案则采用基于深度学习的目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN），直接回归车牌位置，鲁棒性更强。

### 神经网络训练 字符识别通常采用CNN（卷积神经网络）或CRNN（结合CNN与RNN）处理： 数据准备：需收集包含不同光照、角度、模糊程度的车牌图像，并标注字符位置及内容。数据增强（旋转、噪声等）可提升泛化能力。 模型设计：轻量级网络（如MobileNet）适合端侧部署，复杂场景可选用ResNet等结构。CRNN能有效处理字符序列识别问题。 优化要点：需关注倾斜车牌的矫正、相似字符（如"0"与"O"）的区分，以及多车牌并行处理效率。

车牌识别系统需平衡精度与实时性，实际部署时常结合传统图像处理优化神经网络输出结果。