1、近年來，隨著私人擁有機(jī)動(dòng)車數(shù)量的飛速增長，交通擁堵、車輛肇事等交通問題越來越多，智能交通系統(tǒng)的需求越來越迫切。車輛身份識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中非常重要的一部分，車牌號碼是車輛身份的最重要標(biāo)識(shí)，因此車牌識(shí)別算法在智能交通領(lǐng)域一直是一個(gè)非常核心的技術(shù)。車牌識(shí)別是利用計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)手段對圖像中的車牌進(jìn)行定位，并對提取的車牌圖像識(shí)別出車牌號碼的技術(shù)。對圖像中的車牌進(jìn)行識(shí)別主要包括車牌定位和車牌識(shí)別兩個(gè)部分。
　　車牌的檢測和識(shí)別問題通常被認(rèn)

2、為是一個(gè)已經(jīng)解決了的問題，在智能交通領(lǐng)域已經(jīng)有了非常多車牌檢測和識(shí)別方法的實(shí)際應(yīng)用。但是現(xiàn)有的車牌識(shí)別系統(tǒng)一般都只在一些特定的條件下使用，有很大的局限性。因此在開放環(huán)境下采集的圖像中檢測并識(shí)別車牌仍然是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)的課題。
　　本文從車牌定位和車牌識(shí)別兩個(gè)部分構(gòu)建車牌識(shí)別算法。首先是車牌檢測，不同于傳統(tǒng)的車牌定位方法，本文提出了一種基于圖像顯著性區(qū)域的車牌檢測方法，通過全卷積網(wǎng)絡(luò)對圖像進(jìn)行顯著性區(qū)域檢測來粗略提取圖像中的車牌區(qū)域