简介： 本发明提供一种矿车车牌识别方法，具体方法为：步骤1.采集车辆标准车牌作为训练样本集，建立基于支撑向量机的车牌模型；步骤2.输入待识别图像，经预处理后，分别提取并根据边缘信息和颜色信息、确定车牌备选区域并进行尺度归一化、旋转校正处理作为车牌图像候选区域；通过基于支撑向量机的车牌模型对车牌图像候选区域作筛选得到精确定位的车牌图像；步骤3，对精确定位的车牌图像作字符分割，得到字符图像；步骤4，对字符图像进行归一化处理；建立卷积神经网络，将归一化的字符图像依次输入卷积神经网络并输出字符识别结果。本发明解决了现有车牌识别技术在煤矿等恶劣工作环境中存在车牌定位和字符分割精度差、自用车牌识别率差等问题。