基于卷积神经网络的双行车牌识别系统

• 作者: 朱文和
• 来源期刊: 时代汽车
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 车牌识别
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 前沿探讨|FRONTIER DISCUSSION
• 页码范围: 29-30
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9668.2021.04.013

摘要

目前,车牌识别发挥在众多应用程序和许多技术已经提出.但是,他们中的大多数可以仅适用于单行车牌.在实际应用程序方案,也有现有的许多多行车牌.传统方法需要对双行车牌的原始输入图像.这是一个非常复杂场景中的难题.为了解决这个问题,我们建议一个端到端的神经网络为两个单行和双行车牌识别.是的原始输入车牌图像的分段.我们查看这些整个图像作为一个单位在要素映射后直接深度卷积神经网络.大量的实验表明我们的方法是有效的.