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车牌识别技术是智能交通管理系统的核心,对它的研究与开发具有重要的商业前景。传统的车牌字符识别方法存在特征提取复杂的问题,而卷积神经网络作为一种高效识别算法,对处理二维车牌图像具有独特的优越性。针对传统卷积神经网络LeNet-5识别车牌图像时,存在训练数据较少、全连接层参数冗余以及网络严重过拟合等一系列的问题,设计了一种全局中间值池化(GMP-LeNet)网络,其使用卷积层代替全连接层,利用Network In Network网络中的1*1卷积核进行通道降维,全局均值池化层直接将降维后的特征图馈送到输