基于图像处理的车牌识别系统设计

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摘要随着社会车辆的快速增加,车牌识别变得越来越重要。本文车牌识别系统分为三部分。第一部分通过改进Unet模型的网络深度使其更快速确定车牌的具体位置。第二部分使用基于像素直方图的字符分割方法分割字符。第三部分利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中字符分别进行识别。实验结果表明,系统识别车牌字符正确率较高。

作者王宇航吴庆洪

机构地区辽宁科技大学电子与信息工程学院

出处《电子制作》 2024年第19期57-60,共4页 Practical Electronics

关键词车牌识别图像处理 Unet神经网络 CNN

分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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