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基于OpenCV和卷积神经网络的车牌识别研究

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车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用,这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤,缓解交通压力.本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割,在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别,其中车牌汉字模型评估的准确率为92.4％,数字和字母一起识别模型评估的准确率为95.6％,识别效果较好.
Research on License Plate Recognition based on OpenCV and Convolutional Neural Network

高艳、刘海峰

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晋中信息学院,山西 太谷 030800

车牌定位 字符分割 卷积神经网络 车牌识别

山西省高等学校科技创新项目

2020L0745

2022

10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.005.006

软件工程
东北大学 大连东软信息学院

软件工程

影响因子：0.527
ISSN：2096-1472
年,卷(期)：2022.25(5)
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