基于卷积神经网络的车牌识别研究文献综述

车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，近年来受到广泛关注。

传统的车牌识别方法通常依赖于人工设计的特征，识别精度和鲁棒性有限。

而卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，为车牌识别提供了新的解决方案。

本文首先概述了车牌识别技术和卷积神经网络的基本概念，然后重点综述了基于CNN的车牌识别研究现状，包括车牌定位、字符分割和字符识别等关键技术，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

此外，本文还讨论了CNN在车牌识别中面临的挑战和未来发展趋势，如复杂环境下的识别精度、模型轻量化和实时性等问题。

关键词：车牌识别；卷积神经网络；深度学习；字符分割；字符识别

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续增长，交通管理压力日益增大。

车牌识别技术作为智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）的关键技术之一，在交通流量监控、车辆定位、停车场管理、交通违法行为检测等方面发挥着重要作用[1-3]。

传统的车牌识别方法通常基于图像处理技术，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤[4]。

这些方法通常依赖于人工设计的特征，例如颜色、纹理和形状等，对光照变化、噪声干扰和复杂背景等因素较为敏感，识别精度和鲁棒性有限[5]。