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車牌識別系統(tǒng)實現(xiàn)opencv卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  • 圖像處理軟件開發(fā)
  • 2022年05月-2022年06月
  • ¥1000.00

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    兼職平臺接單

    案例背景
    車牌識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方式主要分兩種,一種為靜態(tài)圖像識別,另一種為動態(tài)視頻流識別。靜態(tài)圖像識別受限于圖像質(zhì)量、車牌污損度、車牌傾斜度等因素。動態(tài)視頻流識別則需要更快的識別速度,受限于處理器的性能指標(biāo),特別是在移動終端實現(xiàn)車牌實時識別需要更多性能優(yōu)化。 雖然車牌識別包含6大處理過程,但核心算法主要位于車牌定位、字符分割及字符識別這三個模塊中。
    亮點介紹
    車牌定位的主要工作是從靜態(tài)圖片或視頻幀中找到車牌位置,并把車牌從圖像中單獨分離出來以供后續(xù)處理模塊處理。車牌定位是影響系統(tǒng)性能的重要因素之一。目前車牌定位的方法很多,但總的來說可以分為兩大類。
    成果展示
    • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    • python
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