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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絡（Deep residual network，ResNet）損失函數的車牌識別方法。
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網絡模型具有更好的識別準確率和魯棒性。
| 主營行業：車牌識別系統 |
| 公司主營：車牌識別系統,電動伸縮門 人臉識別,道閘 崗亭 通道閘,旗桿 LED顯示屏 |
| 主營地區：山東 |
| 企業類型：個體經營 |
| 公司成立時間：2021-01-12 |
| 經營模式：生產+貿易型 |
| 公司郵編：250100 |
| 公司電話：400-1191521 |
