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針對現(xiàn)有車牌識別算法中的車牌定位、字符分割和字符識別三個核心模塊存在的不足， 提出了一種基于邊緣兩側(cè)顏色檢測的車牌定位方法；通過采用動態(tài)閾值調(diào)整方法，很好的實現(xiàn)了字符分割；對神經(jīng)網(wǎng)絡在字符識別技術(shù)中的應用進行了大量的研究和實驗，根據(jù)漢字和數(shù)字、字母特征提取的不同，在對字符信息初識別時將漢字和數(shù)字、字母采用不同結(jié)構(gòu)參數(shù)設置的神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別，并對識別結(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)果證明識別率有了明顯提高。
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