基于深度学习的智能车牌识别系统研究

摘要：

智能车牌识别技术是智能交通工程领域的重要环节,在交通监视与控制方面占有举足轻重的地位.从车牌识别的一般流程出发,设计基于CenterNet目标检测以及CNN卷积神经网络的智能车牌识别系统.利用CenterNet网络高效定位车牌位置,通过对检测截取出的车牌进行直方图增强、灰度处理、倾斜矫正、边框去除等图像预处理,有效增强图片对比度,便于提取有用的特征信息.将处理后的车牌信息传入卷积神经网络进行训练,结果显示智能车牌识别系统有较高的准确率和时效性,对于不同光照、不同环境、不同天气等情况下的车牌识别效果较好.

关键词：卷积神经网络;车牌检测;车牌识别

所属期刊栏目：5

分类号：TP391.41;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京交通职业技术学院校内科研项目TensorFlow;JZ1907

在线出版日期：2022-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-6