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隨著車輛數量的不斷增加，交通安全問題也日益受到關注。而車牌識別技術的應用，為交通管理和安全提供了的便利。近年來，深度學習技術的快速發(fā)展使得車牌識別算法在準確率和實時性方面取得了顯著進展。本文將從幾篇論文出發(fā)，介紹幾種基于深度學習的車牌識別算法，在車牌定位、字符分割和識別等方面都有特的優(yōu)勢，為實現、準確的車牌識別提供了新的思路和方法。
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。
隨著信息技術的不斷發(fā)展，卷積神經網絡技術已經成為了圖像處理領域中的一項重要技術。特別是在道路交通管理工作中，車牌識別一直是一個重要的挑戰(zhàn)。使用基于卷積神經網絡技術的車牌識別系統可以有效地提高車牌識別的準確性和效率，對于推動我國道路交通的健康發(fā)展具有重要意義。
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