目前基于LeNet5网络结构的车牌图形识别算法存在识别误差大、效率低等缺点。本文对原算法进行了改进,具体做法是转化车牌图像大小、删除LeNet5网络中的C5层、修改输出层的神经元数量等。经验证,算法在识别率和时间效率上均得到有效提高。LeNet-5卷积神经网络原理LeNet-5卷积神经网络算法广泛应用于阿拉伯数字识别、图像识别领域。LeNet5网络结构是7层构成,分别为:输入层、卷积层、池化层和输出层等。