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| 改进深度学习的车牌字符识别技术 | |
| 摘 要： | 针对传统车牌字符检测方法存在效率低、可靠性差的情况,提出应用Haar级联检测结合深度学习方法的卷积神经网络车牌字符识别法.首先采用Haar级联分类器提取出图片中车牌的位置,通过灰度、阈值、腐蚀、膨胀等预处理提取出车牌字符;然后收集字符数据,对CNN神经网络在角度倾斜、光照变化和噪声污染复杂条件下进行训练,使用训练后得到的模型对车牌字符图片进行识别.实验结果表明,该方法识别车牌字符正确率较高,在角度倾斜、光照变化等噪声污染条件下的准确性和稳定性较好,能够有效地降低车标识别的错误率. |
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