【摘 要】
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针对传统的车牌识别方法存在的识别精度不高、适用性不强等问题，提出了一种基于BP神经网络的车牌自动识别方法。首先对车牌图像进行预处理，而后使用了粗细两级定位方法对车牌区域进行精准定位，然后对车牌区域进行了倾斜校正与字符分割，最后通过训练好的BP神经网络对进行识别。实验结果显示，该方法拥有较高的识别率，可以适用于各种应用场合。
【基金项目】
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湖南省大学生创新创业训练计划项目（20203077）；
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针对传统的车牌识别方法存在的识别精度不高、适用性不强等问题，提出了一种基于BP神经网络的车牌自动识别方法。首先对车牌图像进行预处理，而后使用了粗细两级定位方法对车牌区域进行精准定位，然后对车牌区域进行了倾斜校正与字符分割，最后通过训练好的BP神经网络对进行识别。实验结果显示，该方法拥有较高的识别率，可以适用于各种应用场合。
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