摘要
车牌识别作为智能交通系统的重要组成部分，在交通管理、治安监控等领域发挥着至关重要的作用。
近年来，深度学习技术的快速发展为车牌识别带来了新的机遇，而忆阻器作为一种新型纳米电子器件，具有非易失性、低功耗、高集成度等优点，为构建高性能、低功耗的神经网络提供了新的思路。
本文首先介绍了车牌识别和忆阻器的相关概念，然后概述了基于深度学习的车牌识别技术以及忆阻器神经网络的研究现状，重点阐述了基于惠普忆阻器的CNN神经网络构建方法，并对忆阻器神经网络在车牌识别中的应用进行了深入分析和讨论。
最后，总结了当前研究中存在的问题并展望了未来的发展趋势。
关键词：车牌识别；忆阻器；神经网络；深度学习；惠普忆阻器
##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，是智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）的关键技术之一。
其基本流程主要包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤。
##1.2忆阻器
忆阻器（Memristor）是一种非线性无源两端元件，其电阻值取决于流经它的电荷量或磁通量。
忆阻器的概念最早由蔡少棠教授于1971年提出，2008年惠普实验室首次成功研制出基于TiO2纳米材料的忆阻器件。
忆阻器具有非易失性、低功耗、高集成度和纳秒级开关速度等优点，在信息存储、神经形态计算等领域具有广阔的应用前景。
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