基于深度学习的车牌定位和识别方法李祥鹏.caj

图像识别一般可以分为三个部分，即图像预处理、特征提取与图像分类。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，一般有数字化、几何变换、归一化、滤波等步骤。

研究了一种基于OpenCV的车牌识别方法。在车牌定位阶段，提出一种综合边缘信息和颜色信息，并结合车牌几何特征定位方法。

本文简要介绍了深度学习技术在车牌识别领域的应用，重点讲述了基于openCV和卷积神经网络的车牌识别算法实现过程，以及使用Python语言对相关算法进行优化的实践经验。阐述了该算法的优越性和成果，为进一

本研究致力于探索YoloV5在车牌识别系统中的应用。通过深度学习技术，我们构建了一个高效、准确的车牌识别模型。该模型利用YoloV5的优势，在车牌检测与识别方面表现出色。实验结果表明，我们的系统能够在

lpreditor 基于自动车牌识别引擎 和 建立 此代码是标准的c ++,并且依赖于OPENCV和ONNXruntime。 这两个软件可在多种硬件和操作系统上运行。 基于此,应该可以在各种平台上构建

一档是车牌定位分割的方法。定位的方法是水平投影和垂直投影，最后对矩形车牌进行分割。用于字符预处理和识别。另外一个文件是字符预处理的分割数，发给 BP 网络识别。

基于深度学习的人脸识别系统1.caj

行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究热点。近年来,基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展,引起了国内外研究者的关注,对这些方法进行了全面的梳理和总结,介绍

本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(Constrained

高光谱影像记录目标场景空间几何信息的同时也采集地物目标的光谱信息,是重要的遥感数据之一,被广泛应用于精准农业、环境监测、现代军事等领域。高光谱影像分类是高光谱数据分析中的最基本问题,高光谱影像的分类精