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摘要
本发明公开了一种道路车流的车牌识别方法,主要解决现有技术在复杂环境下车牌识别准确率低的问题。其实现方案是：1.采集若干个不同场景和在不同拍摄角度、不同天气和光照情况下的车辆行驶视频,提取视频中的车牌信息并处理,构建训练数据集；2.构建基于图像特征域转换的车牌识别网络；3.利用训练数据集对构建好的车牌识别网络进行训练；4.将待识别的车牌图像输入到训练好的车牌识别网络,对车牌图像进行识别,得到车牌预测序列,并将车牌预测序列进行整理,得到最终的车牌预测结果。本发明不仅在车牌识别时取得了很高的准确率,而且对各种交通状况及天气光照情况都有很好的普适性,具有较强的鲁棒性,可用于道路车流的车牌识别。
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