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众所周知,在汽车牌照识别系统中,如何更加准确的定位到车牌是重中之重.本文将深度学习引入车牌定位,更具前景.针对数据集不足的问题,我们模拟真实场景的光线变化,加入了一些噪音,生成了更多数据,丰富了数据集,降低了过拟合的可能,从而可以提高车牌定位的准确率.深度学习算法是车牌定位算法的核心.包括提取特征、滑动窗口设计、非极大值抑制和位置精修四个方面.