由于汉字本身的复杂性，车牌识别系统识别车牌中的汉字比较困难，这已成为我国智能交通发展的瓶颈之一。针对汉字识别问题，利用学习率可变的动量BP神经网络学习算法，应用于智能交通系统对车牌中汉字的识别。通过图片预处理对车牌照片进行分割，提取出汉字字符作为网络训练的样本，利用样本训练BP网络，并通过样本集和测试集对网络的识别能力进行检测，其中样本集识别的正确率是100%，测试集识别的正确率是92.5%，取得了良好的效果。

>>查看原文初稿链接<<

>>更多科技论文<<