基于OpenCV和卷积神经网络的车牌识别研究

高艳; 刘海峰

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基于OpenCV和卷积神经网络的车牌识别研究

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车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用,这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤,缓解交通压力。本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割,在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别,其中车牌汉字模型评估的准确率为92.4%,数字和字母一起识别模型评估的准确率为95.6%,识别效果较好。

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来源
《软件工程》 |2022年第5期|23-25|共4页
作者
高艳; 刘海峰;
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作者单位

晋中信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
车牌定位; 字符分割; 卷积神经网络; 车牌识别;

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