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臨沂車牌識別管理系統(tǒng),車牌識別管理系統(tǒng)安裝,車牌識別管理系統(tǒng)維修,車牌識別管理系統(tǒng)安裝 |
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車牌識別行業(yè)已具備一定的市場規(guī)模，在電子警察、公路卡口、停車場、商業(yè)管理、汽修服務等領域已取得了部分應用，粗略估計，行業(yè)的潛在市場覆蓋率為30%-40%左右(公路卡口比例高)。總體而言，車牌識別行業(yè)處于發(fā)展期。
車牌識別行業(yè)發(fā)展的主要瓶頸在于技術，識別率是當前衡量技術的主要指標，直接決定了其在終端的應用價值。所以識別率的改進是車牌識別技術發(fā)展的主要方向，也是決定車牌識別能否取得更廣泛應用的關鍵因素。當前普遍對外宣稱的識別率是95%，高宣稱白天達到。但實際各家的識別率都很難達到其宣稱的標準。
為了提高對有遮擋車牌的識別準確率，本文提出了一種改進深度殘差網(wǎng)絡（Deep residual network，ResNet）損失函數(shù)的車牌識別方法。
該方法包括圖像平滑處理、邊緣檢測、車牌定位、車牌分割和使用改進后的ResNet網(wǎng)絡對有遮擋車牌樣本庫進行訓練和識別等步驟。實驗結果表明，使用有遮擋車牌樣本庫訓練的改進后的ResNet網(wǎng)絡模型具有更好的識別準確率和魯棒性。
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