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动车车号识别是动车安全自动监测系统的一项重要内容。由于光照不均、运动失真等因素,动车车号的可靠识别困难较大。论文研究了基于深度网络的识别算法,通过设计卷积神经网络,以减少资源占用为出发点,获得99.20%的识别正确率。与Le Net-5卷积网络进行对比实验,减少了近6倍的训练时间,并且识别率有所提高。