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在交通执法时交警手动抄写的车牌往往操作麻烦,而传统的车牌识别系统识别在复杂环境条件下识别效果并不理想,对交通处理效率造成一定的影响。制作整理车牌定位和字符识别的数据集,基于YOLO和CRNN两大深度学习技术分别训练车牌定位和字符识别的权重,并开发软件的可视化界面。
基于深度学习的车牌识别系统开发研究
【摘 要】
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在交通执法时交警手动抄写的车牌往往操作麻烦,而传统的车牌识别系统识别在复杂环境条件下识别效果并不理想,对交通处理效率造成一定的影响。制作整理车牌定位和字符识别的数据集,基于YOLO和CRNN两大深度学习技术分别训练车牌定位和字符识别的权重,并开发软件的可视化界面。
【机 构】
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温州大学计算机与人工智能学院
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2019年35期
【基金项目】
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2018年温州大学“大学生创新创业训练计划”项目(No.JWSC2018047)
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