基于深度学习的车牌字符识别的设计与实现

作     者：肖秀春 吴伟鹏 

作者机构：广东海洋大学电子与信息工程学院广东省湛江市524088 

基　　金：广东省数字信号与图像处理重点实验室开放课题资助项目(2016GDDSIPL-02) 广东海洋大学博士启动基金资助项目(E13428) 广东海洋大学创新强校资助项目(Q15090) 

出 版 物：《电子技术与软件工程》 (ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING)

年 卷 期：2018年第16期

页      码：65-66页

摘      要：由于应用场景的复杂性,从车牌图像中通过定位和分割技术得到的车牌字符通常存在倾斜、扭曲、光照条件差、像素分辨率低等情况,导致在实际应用中,传统车牌字符识别方法存在诸多不足与困难。将深度学习运用到车牌字符识别技术中,通过大量样本训练,让深度卷积神经网络(CNN)学习车牌字符的图像特征,进而自动识别出其中的车牌字符。由于深度学习模型具有很强的学习能力,可克服实际应用中诸多困难,从而提高车牌字符的识别率。

主 题 词：车牌号码识别 字符识别 深度学习 卷积神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0838[0838] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203326358...