简介： 一种端到端的车牌识别网络构建方法，本方法采用卷积神经网络直接端到端的训练推理，卷积神经网络的输入是一幅车牌的图像，卷积神经网络的输出相应车牌的文字；卷积神经网络的设计是1)模型架构设计，对于输入的车牌的图像，提取特征；将提取到的特征分别送入多个相同的分类器；每个分类器是由一个三层的前馈神经网络构成；2)标签制作，车牌的字符进行编码分为三个部分，依次是省份、地区和个人编码；在编码时候，把蓝色牌中的个人编码对应字符位数与新能源车牌中的个人编码对应字符位数设置为相同，字符位数相差部分用“”表示；3)使用损失函数优化卷积神经网络；4)训练网络。本方法针对传统的蓝牌和绿牌，采用统一套方法即可完成识别。