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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(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)有遮擋車牌樣本庫進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別等步驟。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用有遮擋車牌樣本庫訓(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)的車牌識(shí)別系統(tǒng)可以有效地提高車牌識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，對(duì)于推動(dòng)我國道路交通的健康發(fā)展具有重要意義。
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| 公司主營：車牌識(shí)別系統(tǒng),電動(dòng)伸縮門 人臉識(shí)別,道閘 崗?fù)?通道閘,旗桿 LED顯示屏 |
| 主營地區(qū)：山東 |
| 企業(yè)類型：個(gè)體經(jīng)營 |
| 公司成立時(shí)間：2021-01-12 |
| 經(jīng)營模式：生產(chǎn)+貿(mào)易型 |
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