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基于深度学习的Android平台车牌识别系统设计

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在自然场景下,车牌信息易受光照、旋转、拍摄角度等复杂背景噪声干扰,提取车牌信息难度较大.因此设计一种基于深度学习的车牌识别方法,并将模型移植到Android移动端以满足复杂场景实时准确识别的需求.首先使用U型网络实现车牌区域与背景的语义分割,然后利用OpenCV对提取的车牌图像进行校正,最后利用共享Loss的卷积神经网络对每个字符进行识别.结果表明,该系统对车牌识别准确度高达95.14％,实时性亦可满足应用要求.
Design of Android Platform License Plate Recognition System Based on Deep Learning

阚希、曹海啸、夏庆锋、刘书铭、张长屿、游云飞

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南京信息工程大学滨江学院物联网工程学院,江苏无锡214105

南京信息工程大学自动化学院,江苏南京210044

南京信息工程大学滨江学院自动化学院,江苏无锡214105

深度学习 Android 车牌识别 图像校正

国家自然科学基金面上项目江苏省大学生创新创业计划项目滨江学院科研课题滨江学院人才启动项目

41875027202013982001Y2020yng0022020r016

2021

10.11907/rjdk.202042

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(6)
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