【摘 要】
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传统的基于边缘、颜色、纹理及机器学习等方法进行的车牌定位,需要对车牌图像进行复杂的特征提取,不但训练过程容易造成过拟合或者维数灾难,而且识别结果也易受光照、道路环
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传统的基于边缘、颜色、纹理及机器学习等方法进行的车牌定位,需要对车牌图像进行复杂的特征提取,不但训练过程容易造成过拟合或者维数灾难,而且识别结果也易受光照、道路环境及图像质量等因素的影响,虽然漏识别率低,但误识别率高。针对车牌分类问题,利用深度学习中的卷积神经网络,避免了传统模式分类算法在前期对图像复杂的预处理,降低了设计提取特征算法时对丰富经验的依赖。综合对比了BP神经网络、支持向量机、卷积神经网络三种算法,实验结果表明,卷积神经网络在车牌分类中具有较好的表现,识别率高达98.25%,也证明了深度学习在智能交通领域具有较大的应用前景。
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