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基于深度学习的车牌识别技术研究.pdf
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深度学习
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基于深度学习的车牌识别技术研究.pdf
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车牌识别是智慧城市中的一个重要技术,它广泛应用于智能交通管理的诸多领域。目前在一些特定场景下的车牌识别已经取得了较好的效果,但是针对拍照角度不固定,车辆位置不统一,图像光照不充足等自然环境下的车牌定位与识别效果依然不佳。深度学习对计算机视觉的发展产生了变革性的影响,目前效果最佳的目标检测与光学字符识别算法都是采用的深度学习。所以本文尝试基于深度学习技术,构建复杂自然环境下速度更快、精度更高、鲁棒性
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这是普通的课程设计。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽
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本文是四川大学博士论文,适合研究生论文,本科生毕业设计参考,相当详细,相当前沿,也是最新的研究项目
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基于车牌识别的BP神经网络算法的研究,主要是研究神经网络的鲁棒性,使网络更好的适应不同的测试样本
神经网络识别车牌_神经网络;车牌识别;图像识别;深度学习_神经网络_车牌识别_
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改程序可读性好,易于理解和修改,可用于识别车牌、文字等
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