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針對(duì)現(xiàn)有車牌識(shí)別算法中的車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)核心模塊存在的不足， 提出了一種基于邊緣兩側(cè)顏色檢測(cè)的車牌定位方法；通過采用動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整方法，很好的實(shí)現(xiàn)了字符分割；對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在字符識(shí)別技術(shù)中的應(yīng)用進(jìn)行了大量的研究和實(shí)驗(yàn)，根據(jù)漢字和數(shù)字、字母特征提取的不同，在對(duì)字符信息初識(shí)別時(shí)將漢字和數(shù)字、字母采用不同結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)識(shí)別結(jié)果中包含的具有形體相近的字符提出了一種“不等權(quán)值”的方法。結(jié)果證明識(shí)別率有了明顯提高。
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