卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在车牌号识别中的应用已经成为现代智能交通系统中的关键技术。相比于传统的神经网络，CNN以其独特的结构优势，尤其适合处理图像识别任务，包括车牌号识别。传统的神经网络模型每个输入层神经元对应图像的一个像素值，全连接的结构导致大量参数，增加了训练时间和复杂度。而CNN则通过共享权重的卷积核，减少了参数数量，提高了训练效率。
在车牌号识别模型中，CNN通过卷积层进行特征提取，每一层的卷积核可以检测到图像的不同特征，如边缘、纹理和形状。这些特征对于区分不同的字符至关重要。同时，CNN的池化层则用于降低空间维度，减少计算量，进一步加速训练过程。然而，单纯的池化可能会丢失部分细节信息，为此，优化的CNN模型通常会结合全局池化或采用更大大小的池化窗口来减少信息损失。
本论文中，作者刘永雪和李海明对比了BP神经网络、传统的LeNet-5 CNN以及他们提出的改进版CNN模型。LeNet-5是早期经典的CNN结构，对于简单的图像识别任务表现良好，但在处理复杂的车牌号识别时可能存在不足。改进后的CNN模型通过优化卷积和池化过程，提升了算法的收敛速度和识别准确性。实验结果证明，改进后的模型在处理相同字符集时，表现出更优的性能。
为了优化CNN，通常可以采用以下策略：增加卷积层的数量以捕获更多层次的特征；调整卷积核的大小和步长，以适应不同尺寸的特征；采用批量归一化（Batch Normalization）加速训练并提高稳定性；应用丢弃层（Dropout）防止过拟合；以及使用更先进的优化算法，如Adam或RMSprop，以更快地找到最优解。
此外，论文还指出，由于汽车车牌号的识别易受环境因素影响，例如光照、角度和遮挡等，所以模型需要具备一定的鲁棒性。这可以通过数据增强技术实现，如随机旋转、裁剪和色彩变换等，以模拟各种实际场景，提高模型的泛化能力。
总结来说，CNN在车牌号识别中的优化涉及多个方面，包括卷积和池化的改进、模型结构的调整、训练策略的选择以及数据预处理等。通过这些方法，可以构建出更高效、准确的车牌号识别系统，为智能交通提供强有力的支持。
