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基于深度学习的车牌字符识别的设计与实现 被引量：6

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摘要 由于应用场景的复杂性,从车牌图像中通过定位和分割技术得到的车牌字符通常存在倾斜、扭曲、光照条件差、像素分辨率低等情况,导致在实际应用中,传统车牌字符识别方法存在诸多不足与困难。将深度学习运用到车牌字符识别技术中,通过大量样本训练,让深度卷积神经网络(CNN)学习车牌字符的图像特征,进而自动识别出其中的车牌字符。由于深度学习模型具有很强的学习能力,可克服实际应用中诸多困难,从而提高车牌字符的识别率。
作者 肖秀春 吴伟鹏
机构地区 广东海洋大学电子与信息工程学院
出处 《电子技术与软件工程》 2018年第16期65-66,共2页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金 广东省数字信号与图像处理重点实验室开放课题资助项目(2016GDDSIPL-02) 广东海洋大学博士启动基金资助项目(E13428) 广东海洋大学创新强校资助项目(Q15090)
关键词 车牌号码识别 字符识别 深度学习 卷积神经网络
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献38

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共引文献187

同被引文献38

引证文献6

二级引证文献18

电子技术与软件工程
2018年 第16期

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