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為了提高對(duì)有遮擋車牌的識(shí)別準(zhǔn)確率，本文提出了一種改進(jìn)深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Deep residual network，ResNet）損失函數(shù)的車牌識(shí)別方法。
該方法包括圖像平滑處理、邊緣檢測(cè)、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(kù)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(kù)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。
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| 主營(yíng)地區(qū)：山東 |
| 企業(yè)類型：個(gè)體經(jīng)營(yíng) |
| 公司成立時(shí)間：2021-01-12 |
| 經(jīng)營(yíng)模式：服務(wù)型 |
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