车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）作为智能交通系统中的关键技术，近年来受到广泛关注。

传统的车牌识别方法依赖于图像处理技术，在复杂环境下识别率较低。

而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取能力，为车牌识别提供了新的解决方案。

本文首先介绍车牌识别的背景及意义，以及卷积神经网络的基本原理。

接着，对国内外基于卷积神经网络的车牌识别研究现状进行综述，分析比较不同方法的优缺点。

然后，阐述了车牌识别系统的基本框架和关键技术，并重点介绍了基于卷积神经网络的车牌定位、字符分割和字符识别方法。

最后，总结了车牌识别技术面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：车牌识别；卷积神经网络；深度学习；智能交通；模式识别

1.1车牌识别车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）是指利用计算机视觉技术自动识别车辆牌照号码的过程。

它通常包括图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。