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题名基于深度学习模型LeNet-5-L的车牌识别算法
被引量：7
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作者
陶星珍
李康顺
刘玥
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机构
江西应用技术职业学院信息工程学院
华南农业大学数学与信息学院
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出处
《计算机测量与控制》
2021年第6期181-187,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0831100)
国家自然科学基金项目(61773296,61703170)
+4 种基金
广东省重点领域研发项目(2019B020219003)
广州市对外科技合作计划项目(201907010021)
东莞市科技重大专项(2018215121005)
广州市黄埔开发区国际合作项目(2018GH09)
赣州市科技重大专项([2018]50)。
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文摘
针对车牌中汉字识别率低和识别速度慢问题,提出一种基于深度学习的车牌识别网络LeNet-5-L,该网络把车牌识别分为两个阶段,运用OpenCV库函数对车牌图像预处理,结合垂直投影分割方法将车牌分割为7个独立字符图像,降低了图像特征提取难度,从而提高车牌中各个的字符识别率和整个车牌识别速度;运用卷积神经网络解决车牌字符识别问题,基于LeNet-L设计一种车牌字符识别网络LeNet-5-L,有效提高车牌中首字符汉字识别率;实验结果表明,该网络对车牌中各个字符的识别准确率均高于99.97%,单个车牌识别时间仅需0.83 ms,该方法有效的提高车牌识别的正确率和识别速度。
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关键词
深度学习
LeNet-5
字符分割
车牌识别
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Keywords
deep learning
LeNet-5
character segmentation
license plate recongnition
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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