罗运鑫 佘 堃 于 钥 李 洋

1(电子科技大学信息与软件工程学院 成都 610054) 2(厅市共建智能终端四川省重点实验室(电子科技大学宜宾研究院) 四川宜宾 644002)

1971年，Chua教授[1]根据电路理论的完备性和对称性预言忆阻器的存在，它是除电阻、电容和电感外的第4类基本电子元器件.忆阻器作为天然的电子突触，是模拟人脑和神经系统的最佳选择，在未来是新型人工神经网络的首选器件.忆阻器和神经网络的有效结合将大大改变人工智能领域，这不仅对神经网络硬件化的研究和人工智能领域的发展有着重要的意义，也将在违章停车、假套车牌检测、违章车辆逃逸等应用领域有重要意义.在物联网时代万物互联，车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式，但在智能交通信息安全方面也存在各种风险[2].不安全的用户行为和各种信息安全威胁共同组成了车联网中的车辆安全问题[3].

本文基于忆阻器的特性构建忆阻交叉阵列，用于灰度图像的存储，采用的全新数字图像预处理算法实现数据增强操作.对于VLR-40数据集，忆阻神经网络准确率可达97.35%，比MobileNetV2准确率高0.3%，网络模型的泛化性能得到了提高，能有效地对抗真实场景中的噪声，具有较高的准确率，在智能交通信息安全中具有巨大的现实意义.

1 相关研究及进展

1.1 车辆标志识别的发展及研究现状

车辆标志识别的关键技术在于特征提取和分类器的选择，特征和分类器的好坏直接决定……