2024年04月，公司教师王浩在校定C级期刊《Journal of Optics》发表题为“A convolutional Neural Network Approach for Character Recognition in NonEnglish License Plates”的论文。该论文以非英文车牌识别为一项具有挑战性的任务。原因在于车牌设计缺乏标准化，且图像质量、光照条件及摄像头角度存在多样性。尽管许多研究者已针对非英文车牌的字符识别开发了若干方法，但仍需开展更多研究以提升车牌字符识别的准确率。本研究提出一种基于深度学习的字符识别方法，其核心采用基于YOLOv5的算法，用于非英文车牌的字符识别。字符识别模块由一个卷积神经网络（CNN）构成，该网络经训练后可识别从车牌图像中提取的单个字符。CNN在包含大量带标签字符的数据集上完成训练，训练后的模型能精准识别多种字符集与字体样式的字符。实验结果表明，所提出的非英文车牌字符识别方法在准确率和处理速度方面均展现出良好效果。

希望广大教师继续潜心研究，不断创新，多出成果。（撰稿：王浩；一审：艾科妮；二审：周健；三审：戴道明）