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煙臺(tái)車(chē)牌識(shí)別管理系統(tǒng),車(chē)牌識(shí)別管理系統(tǒng)安裝,車(chē)牌識(shí)別管理系統(tǒng)維修,濟(jì)南車(chē)牌識(shí)別管理系統(tǒng) |
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隨著車(chē)輛數(shù)量的不斷增加，交通安全問(wèn)題也日益受到關(guān)注。而車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，為交通管理和安全提供了的便利。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展使得車(chē)牌識(shí)別算法在準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性方面取得了顯著進(jìn)展。本文將從幾篇論文出發(fā)，介紹幾種基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)牌識(shí)別算法，在車(chē)牌定位、字符分割和識(shí)別等方面都有特的優(yōu)勢(shì)，為實(shí)現(xiàn)、準(zhǔn)確的車(chē)牌識(shí)別提供了新的思路和方法。
為了提高對(duì)有遮擋車(chē)牌的識(shí)別準(zhǔn)確率，本文提出了一種改進(jìn)深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Deep residual network，ResNet）損失函數(shù)的車(chē)牌識(shí)別方法。
該方法包括圖像平滑處理、邊緣檢測(cè)、車(chē)牌定位、車(chē)牌分割和使用改進(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)有遮擋車(chē)牌樣本庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別等步驟。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用有遮擋車(chē)牌樣本庫(kù)訓(xùn)練的改進(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。
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