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YOLOv8和LPRNet融合的车牌识别系统设计
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作者 林镕城 邱健数 +1 位作者 赵章圳 邹佳铭 《福建电脑》 2025年第1期85-89,共5页
车牌检测与识别作为智能交通管理的重要组成部分,广泛应用于道路监管、停车场管理等场景。为提高车牌识别的准确性,本文构建一种高效快捷的车牌检测与识别系统。将YOLOv8目标检测模型与LPRNet车牌识别网络结合运用,提升模型的精度与鲁... 车牌检测与识别作为智能交通管理的重要组成部分,广泛应用于道路监管、停车场管理等场景。为提高车牌识别的准确性,本文构建一种高效快捷的车牌检测与识别系统。将YOLOv8目标检测模型与LPRNet车牌识别网络结合运用,提升模型的精度与鲁棒性。测试的结果表明,系统对车牌检测与字符识别的精度达到85%,平均推理速度为40.30ms,具有较好的有效性与高效性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 车牌识别 车牌检测
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