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車牌識別管理系統(tǒng)具有、準確、自動化等特點，能夠大幅提升車輛進出場管理的效率和精度，同時也能幫助提高停車場的管理水平和服務(wù)質(zhì)量。在未來，車牌識別管理系統(tǒng)還將在城市交通管理、智能停車、車輛安全監(jiān)控等領(lǐng)域發(fā)揮更廣泛的作用。
為了提高對有遮擋車牌的識別準確率，本文提出了一種改進深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Deep residual network，ResNet）損失函數(shù)的車牌識別方法。
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(wǎng)絡(luò)對有遮擋車牌樣本庫進行訓練和識別等步驟。實驗結(jié)果表明，使用有遮擋車牌樣本庫訓練的改進后的ResNet網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的識別準確率和魯棒性。
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