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作品名称：基于深度学习的复杂场景下车辆识别系统
学校名称：南通理工学院
参赛队伍：无敌激光队
参赛学生：刘成浩焦静涵杨嘉厉
指导老师：吕兴琴蔡小丹

详细说明

本团队作品为基于深度学习的复杂场景下车辆识别系统，首先利用开源图形化视觉处理系统OpenCV和数据分析处理库Numpy对车牌进行图像预处理，包括颜色变化、角度调整、车牌定位和检测等；基于预处理后的数据，采用基于深度学习的神经网络框架Tensorflow对车牌字符进行学习训练，从而实现对车牌的快速精准识别。在具体实现过程中，该系统首先对车牌所在位置进行定位锁定，然后对锁定后的车牌图像进行切割，随后将车牌背景和文字通过像素点移位算法由彩色变为黑白色，最后完成字符的切割与识别，得到所要识别的车牌数据。
该系统利用深度学习，直接对已经获取的车辆图片进行统一的、全面的处理和分析，不过度依赖于传统的字符分割，避免了传统算法反应时间过长、识别的字符出现误差等结果，不浪费和流失图像资源。试验结果表明，基于深度学习的车辆识别系统不仅能够对不同日照环境下、污损车牌、倾斜角度车牌、远近不一车牌等多种复杂场景下得车牌进行识别，而且车辆识别的准确率比传统算法更高。可以预见的是，更为精准的识别效果将大大拓宽车辆识别的应用场景，大大缩短反应时间，提高了交通的车辆识别水平和管理水平。