摘要
车牌识别是智慧城市交通的重要技术之一。现今,汽车数量的不断增长给城市交通带来了不便,而车牌识别系统可以识别、监控车辆,有利于缓解城市交通不便等问题。因此,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自动提取车牌图像特征并进行识别,显著提升了车牌识别的准确率。
License plate recognition is one of the important technologies of smart city transportation.Nowadays,the increasing number of vehicles has brought inconvenience to urban traffic,and the license plate recognition system can identify and monitor vehicles,which is conducive to alleviating urban traffic inconvenience and other problems.Therefore,this paper adopts Convolution Neural Network(CNN)to automatically extract the characteristics of license plate image and recognize it,which significantly improves the accuracy of license plate recognition.
作者
苏康友
柳贵东
熊宇
SU Kangyou;LIU Guidong;XIONG Yu(School of electrical and Information Engineering,Guangdong Baiyun University,Guangzhou Guangdong 510450,China)
出处
《信息与电脑》
2022年第15期198-200,共3页
Information & Computer
基金
青年创新人才项目类(广东省教育厅创新强校工程项目)(项目编号:2018KQNCX296)
广东白云学院特色专业电气工程及其自动化(省级)(项目编号:CXQX-ZL201901)
广东白云学院校企联合实验室-白云东芝菱机电力系统校企联合实验室(项目编号:CXQX-ZL202102)
广东白云学院校级重点学科建设“控制科学与工程学科”(项目编号:BYC2440306)。
关键词
车牌识别
卷积神经网络(CNN)
图像特征
license plate recognition
Convolutional Neural Network(CNN)
image features
