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基于TensorFlow的车牌字符识别方法

孟祥环,  罗素云,  张玉祖,  陈亚,  陈思涛

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孟祥环, 罗素云, 张玉祖, 陈亚, 陈思涛. 基于TensorFlow的车牌字符识别方法[J]. 上海工程技术大学学报, 2020, 34(3): 247-252. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.007
引用本文: 孟祥环, 罗素云, 张玉祖, 陈亚, 陈思涛. 基于TensorFlow的车牌字符识别方法[J]. 上海工程技术大学学报, 2020, 34(3): 247-252. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.007
shu
MENG Xianghuan, LUO Suyun, ZHANG Yuzu, CHEN Ya, CHEN Sitao. Recognition Algorithm for Vehicle License Plate Character Based on TensorFlow[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2020, 34(3): 247-252. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.007
Citation: MENG Xianghuan, LUO Suyun, ZHANG Yuzu, CHEN Ya, CHEN Sitao. Recognition Algorithm for Vehicle License Plate Character Based on TensorFlow[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2020, 34(3): 247-252. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.007
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基于TensorFlow的车牌字符识别方法

doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.007

  • 上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620

  • 上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620

  • 上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620

  • 上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620

  • 上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620

基金项目: 

上海工程技术大学研究生科研创新资助项目

详细信息

  • 中图分类号: TP183

Recognition Algorithm for Vehicle License Plate Character Based on TensorFlow

    摘要
  • 摘要: 全连接神经网络将车牌字符图像以一维矩阵的形式进行矩阵运算,忽略了图像自身的特性,且一旦图像像素过多,神经网络的参数规模会急剧增加,常规的神经网络很难训练.基于TensorFlow深度学习框架搭建一种卷积神经网络训练模型,在自制的大小为40×32像素点车牌字符灰度图像数据集基础上,使用搭建的神经网络模型训练得到较好的训练效果,利用多次卷积和池化层提取特征,与全连接神经网络相比极大减少节点数量,提高识别的精准度.通过不同识别算法的准确率对比可见,卷积神经网络对中文、英文和数字的识别更加准确,模型的鲁棒性和泛化能力有很大提高.
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  • 刊出日期:  2020-09-30

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