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提出新的实时车牌字符识别技术.该技术对分割后的字符图像进行灰度化,归一到固定像素大小,采用R-ELM算法进行训练.该技术的优点在于能够采用较小的样本集,快速达到理想的识别率.实验数据显示,与传统的BP算法相比,效率能够提高2~3个数量级.为了有效地挖掘GPU的运算能力,系统采用弹性队列与动态符合调整方法,将字符数据组合成数据包,保证在使用图形处理器(GPU)进行识别的过程中,运算效率最大化.实验显示,与CPU相比,能够得到近2个数量级的速度提升.通过对大量实际样本图像的测试,采用该方法获得了良好的识