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基于深度学习的复杂场景车牌识别研究
【摘 要】
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车牌识别技术在实际生活中的重要性不言而喻,传统的机动车牌照识别算法基于对车牌位置进行定位、车牌字符进行分割、字符识别三步,对于特定场景可以实现有效应用,但面对复杂场景的车牌图像难以表现出可靠性能。近年来,深度学习伴随着显卡性能的大幅提升实现复兴,基于神经网络的车牌识别算法成为学术界的主要研究方向。本文利用深度学习中的Faster R-CNN和LSTM等模型实现了有效的车牌识别系统。该系统分为两个级
【出 处】
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中国地质大学(北京)
【发表日期】
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2020年11期
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