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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。
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。
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技術(shù)。特別是在道路交通管理工作中，車(chē)牌識(shí)別一直是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以有效地提高車(chē)牌識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，對(duì)于推動(dòng)我國(guó)道路交通的健康發(fā)展具有重要意義。
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