基于DenseNet与ResNeXt算法的车牌定位识别方法研究

彭慧玲

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基于DenseNet与ResNeXt算法的车牌定位识别方法研究

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利用卷积神经网络易于提取图像特征的优势,直接搭建一个统一的深度神经网络,可在进行车牌定位的同时进行识别,并且整个网络可以进行端到端的训练,可直接提高整个系统识别的准确率和鲁棒性.针对卷积神经网络在连续增天网络层数的时候,会引起梯度消失,产生网络性能的退化问题.研究将DenseNet与ResNeXt结合的网络模块应用于车牌定位识别系统中,经验证,该算法系统识别准确率高、速度快,可以在车牌识别系统中广泛使用.

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来源
《技术与市场》 |2020年第10期|23-26|共4页
作者
彭慧玲;
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作者单位

南京邮电大学电子与通信工程学院江苏南京210023;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
车牌识别; ResNeXt; DenseNet;

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