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為了提高對有遮擋車牌的識別準確率，本文提出了一種改進深度殘差網(wǎng)絡（Deep residual network，ResNet）損失函數(shù)的車牌識別方法。
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。
| 主營行業(yè)：車牌識別系統(tǒng) |
| 公司主營：車牌識別系統(tǒng),電動伸縮門 人臉識別,道閘 崗亭 通道閘,旗桿 LED顯示屏 |
| 主營地區(qū)：山東 |
| 企業(yè)類型：個體經(jīng)營 |
| 公司成立時間：2021-01-12 |
| 經(jīng)營模式：生產(chǎn)+貿(mào)易型 |
| 公司郵編：250100 |
| 公司電話：400-1191521 |
————— 認證資質(zhì) —————
