针对传统车牌识别算法中字符识别率偏低的缺点，目前出现了一种基于卷积神经网络的识别方法，通过对车牌字符图像的样本学习，优化神经网络每层的权值参数，从而在很大程度上提高车牌的字符识别率。仿真结果表明，采用卷积神经网络的识别方法对车牌中的字符进行识别，正确识别率可以到达99%，识别率和抗干扰性明显优于结构特征法、模板匹配法等传统识别方法(后两者分别只有94%、95%)。