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車輛號碼識別已經(jīng)取得了廣泛的應(yīng)用，如電子警察、公安卡口、高速公路測速與收費(fèi)、停車場管理、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別功能。停車場自2012年始在中國也進(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。
車牌號碼識別的大致原理如下：分為圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別四大模塊，再用軟件編程來實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分，后識別出牌照，輸出車牌號碼等相關(guān)信息。
為了提高對有遮擋車牌的識別準(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)的車牌識別方法。
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，車牌識別一直是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車牌識別系統(tǒng)可以有效地提高車牌識別的準(zhǔn)確性和效率，對于推動我國道路交通的健康發(fā)展具有重要意義。
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