论文研究 用于识别车架号的卷积神经网络的优化

随着经济的发展和汽车保有量的增加，二手车的销售受到越来越多的人的欢迎，而车况信息是他们关注的焦点。车架号是车辆中使用的唯一编号，通过识别它可以快速找出车辆型号和制造商。传统的字符识别方法存在特征提取复杂的问题，而卷积神经网络在处理二维图像方面具有独特的优势。分析了卷积神经网络与传统神经网络相比的关键技术，并提出了关键技术的改进方法，从而提高了字符识别能力，并将其应用于帧数字符识别。