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隨著車輛數(shù)量的不斷增加，交通安全問題也日益受到關注。而車牌識別技術的應用，為交通管理和安全提供了的便利。近年來，深度學習技術的快速發(fā)展使得車牌識別算法在準確率和實時性方面取得了顯著進展。本文將從幾篇論文出發(fā)，介紹幾種基于深度學習的車牌識別算法，在車牌定位、字符分割和識別等方面都有特的優(yōu)勢，為實現(xiàn)、準確的車牌識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、車牌定位、車牌分割和使用改進后的ResNet網(wǎng)絡對有遮擋車牌樣本庫進行訓練和識別等步驟。實驗結果表明，使用有遮擋車牌樣本庫訓練的改進后的ResNet網(wǎng)絡模型具有更好的識別準確率和魯棒性。
隨著信息技術的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術已經(jīng)成為了圖像處理領域中的一項重要技術。特別是在道路交通管理工作中，車牌識別一直是一個重要的挑戰(zhàn)。使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術的車牌識別系統(tǒng)可以有效地提高車牌識別的準確性和效率，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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