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車牌識別自動收費系統(tǒng)具有快速、、準確等優(yōu)點，可以有效地提高交通管理效率，降低人工成本，提高收費的準確性和公正性。同時，該系統(tǒng)還可以為城市交通管理提供更多數(shù)據(jù)支持，幫助城市規(guī)劃和管理。
隨著車輛數(shù)量的不斷增加，交通安全問題也日益受到關(guān)注。而車牌識別技術(shù)的應用，為交通管理和安全提供了的便利。近年來，深度學習技術(shù)的快速發(fā)展使得車牌識別算法在準確率和實時性方面取得了顯著進展。本文將從幾篇論文出發(fā)，介紹幾種基于深度學習的車牌識別算法，在車牌定位、字符分割和識別等方面都有特的優(yōu)勢，為實現(xiàn)、準確的車牌識別提供了新的思路和方法。
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后的ResNet網(wǎng)絡(luò)對有遮擋車牌樣本庫進行訓練和識別等步驟。實驗結(jié)果表明，使用有遮擋車牌樣本庫訓練的改進后的ResNet網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的識別準確率和魯棒性。
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