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针对普通场景车牌识别存在的问题,本文提出使用"OpenCV图像处理+自适应卷积神经网络"的方法来处理汽车图像。该方法通过对汽车图像进行定位检测将车牌数据提取出来,再使用卷积神经网络进行识别,整体的准确率达到97%。实验结果表明,该方法具有较高的准确率。
基于自适应卷积神经网络的普通场景车牌识别
【摘 要】
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针对普通场景车牌识别存在的问题,本文提出使用"OpenCV图像处理+自适应卷积神经网络"的方法来处理汽车图像。该方法通过对汽车图像进行定位检测将车牌数据提取出来,再使用卷积神经网络进行识别,整体的准确率达到97%。实验结果表明,该方法具有较高的准确率。
【机 构】
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南宁师范大学
【出 处】
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信息与电脑(理论版)
【发表日期】
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2021年02期
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