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测试工程源码3(一种基于深度学习的号牌定位方法) 评分

测试工程源码3(一种基于深度学习的号牌定位方法),用于车牌识别、身份证识别、高铁车号识别等

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所需积分/C币:10 上传时间:2018-08-01 资源大小:212.8MB
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论文研究-深度学习在车牌定位中的研究.pdf

为提高场景不断变化下车牌定位的准确性,提出应用深度学习定位的方法。基于最小生成树原理将图像转换成图论中的图,结合相似度进行选择搜索获取车牌候选区域。利用车牌长宽比条件对候选区域进行筛选,以减少数据的不平衡性。通过带平滑项的交叉熵损失函数以及Bootstrapping技术训练深度网络,并用该模型从候选区域中识别出车牌区域。实验表明,该方法在候选区域提取、网络训练阶段以及定位准确率方面均优于其他算法,测试集中准确率为97.6%。

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深度学习 车牌识别模型

深度学习 车牌识别模型。 分为省份识别、字母识别、数字识别,对应我blog里面的内容分别使用 python deeplearning

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基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别

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基于python的车牌定位

使用python进行图片中车牌的定位,并用绿色线条标识,各位可以在这个基础上进行改进

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