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臨沂車牌識(shí)別管理系統(tǒng),車牌識(shí)別管理系統(tǒng)安裝,車牌識(shí)別管理系統(tǒng)維修,車牌識(shí)別管理系統(tǒng)安裝 |
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車牌識(shí)別行業(yè)已具備一定的市場(chǎng)規(guī)模，在電子警察、公路卡口、停車場(chǎng)、商業(yè)管理、汽修服務(wù)等領(lǐng)域已取得了部分應(yīng)用，粗略估計(jì)，行業(yè)的潛在市場(chǎng)覆蓋率為30%-40%左右(公路卡口比例高)?？傮w而言，車牌識(shí)別行業(yè)處于發(fā)展期。
車牌識(shí)別行業(yè)發(fā)展的主要瓶頸在于技術(shù)，識(shí)別率是當(dāng)前衡量技術(shù)的主要指標(biāo)，直接決定了其在終端的應(yīng)用價(jià)值。所以識(shí)別率的改進(jìn)是車牌識(shí)別技術(shù)發(fā)展的主要方向，也是決定車牌識(shí)別能否取得更廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵因素。當(dāng)前普遍對(duì)外宣稱的識(shí)別率是95%，高宣稱白天達(dá)到。但實(shí)際各家的識(shí)別率都很難達(dá)到其宣稱的標(biāo)準(zhǔn)。
為了提高對(duì)有遮擋車牌的識(shí)別準(zhǔn)確率，本文提出了一種改進(jìn)深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Deep residual network，ResNet）損失函數(shù)的車牌識(shí)別方法。
該方法包括圖像平滑處理、邊緣檢測(cè)、車牌定位、車牌分割和使用改進(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)有遮擋車牌樣本庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別等步驟。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用有遮擋車牌樣本庫(kù)訓(xùn)練的改進(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。
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