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隨著車輛數(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)的車牌識(shí)別算法，在車牌定位、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)確的車牌識(shí)別提供了新的思路和方法。
該方法包括圖像平滑處理、邊緣檢測(cè)、車牌定位、車牌分割和使用改進(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)有遮擋車牌樣本庫(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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