【摘 要】
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车牌定位及车辆识别是智能交通管理的主要研究问题。车牌定位识别,通过对图像进行预处理并结合形态学能粗略获取候选车牌位置,对符合特征的候选车牌进行筛选,精确获取车牌位
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车牌定位及车辆识别是智能交通管理的主要研究问题。车牌定位识别,通过对图像进行预处理并结合形态学能粗略获取候选车牌位置,对符合特征的候选车牌进行筛选,精确获取车牌位置,最后采用神经网络完成字符识别过程。车辆识别采用迁移学习,采用AlexNet卷积神经网络构造出深度特征向量。形态学能够应对灰度底质量差的情形,为字符识别提供保障。车辆识别时对比直接分类图片特征,迁移学习构造的深度特征分类精度为85.13%,提高了38%,验证了迁移学习的有效性,通过KNN算法表明深度特征能够表征图片属性。针对新数据集重新提取特征、训练样本将消耗大量时间,对比迁移学习和AlexNet框架发现分类精度持平,表明了迁移学习的鲁棒性。
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