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車輛號(hào)碼識(shí)別已經(jīng)取得了廣泛的應(yīng)用，如電子警察、公安卡口、高速公路測(cè)速與收費(fèi)、停車場(chǎng)管理、天網(wǎng)監(jiān)控、專車專停管理等，特別是在電子警察和公安卡口以及高速公路等領(lǐng)域，基本都已具備了車牌識(shí)別功能。停車場(chǎng)自2012年始在中國(guó)也進(jìn)入了廣泛應(yīng)用階段，截止2013年底預(yù)估已達(dá)到10%的覆蓋率，天網(wǎng)監(jiān)控和專車專停的應(yīng)用才剛剛起步。
車牌號(hào)碼識(shí)別的大致原理如下：分為圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別四大模塊，再用軟件編程來(lái)實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分，后識(shí)別出牌照，輸出車牌號(hào)碼等相關(guān)信息。
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。
為了提高對(duì)有遮擋車牌的識(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)的車牌識(shí)別方法。
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