基于深度学习的车牌识别

目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重 要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋 势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方 法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究： 本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。分析比较了作为图 像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征性能以及相互之间的 关联。另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作 方法。研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方 法，以及卷积神经网络的训练方法。分析比较不同特征学习方法的特点选取 k-means 作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆 车型识别工作。 本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的性能在 30 个不同型号共 7158 张图片上进行实验；并在相同数据上利用改进了的 SIFT 特征匹配的算法进行对比实验； 进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得 94%的正确率，并在与 SIFT 匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域