【摘 要】
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基于车牌识别技术的停车场收费系统存在无牌车无法自动扣费以及套牌车逃费等问题。针对这一问题,需要基于车牌之外的其它特征来对车辆进行自动准确地识别。车脸能够有效表达车辆的特征信息,因此文中提出了一种基于卷积神经网络的车脸识别算法,该算法可以根据车脸图像自动准确地识别车辆,有效解决车辆身份识别中过度依赖于车牌的问题。实验结果表明,该算法的车脸识别准确率可以达到94.23%,明显优于传统的车脸识别算法,证
【基金项目】
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国家自然科学基金(61907009)。
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基于车牌识别技术的停车场收费系统存在无牌车无法自动扣费以及套牌车逃费等问题。针对这一问题,需要基于车牌之外的其它特征来对车辆进行自动准确地识别。车脸能够有效表达车辆的特征信息,因此文中提出了一种基于卷积神经网络的车脸识别算法,该算法可以根据车脸图像自动准确地识别车辆,有效解决车辆身份识别中过度依赖于车牌的问题。实验结果表明,该算法的车脸识别准确率可以达到94.23%,明显优于传统的车脸识别算法,证明了该算法的可行性。最后,将车脸识别技术融合进智能停车场收费系统,可以有效地解决无牌车无法自动扣费和套牌
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