车牌识别系统

流程+网络模型:

steps：

1.数据生成：训练集（80%） + 测试集（20%）

    cd data
    python3 dataProcess.py  100 # 每个省份生成的数据量

2.训练

    cd train
    python3 train.py 100 0.000001   # 100 是迭代次数，0.000001 是学习率

3. 测试

    python3 test.py

后记

本算法中的CNN 模型是 四层卷积层和三个全连接层，计算量较大；8G 4核 CPU 机器需要训练超过48小时