识别过程如图2，在论文给出的这张图中，第一个PlateProposal的图不是特别准确，它不是一张真正的车牌定位后的局部图片，而是经过第3步ROIPooling后得到的X×Y个grids的featuremap，其中C是featuremap的通道数。
大多数论文[3,4,5,6,7]将LPDR分为两个阶段（检测·识别）或三个阶段（检测·分割·字符识别）并逐步处理LP图像。然而，将检测与识别分开对整个识别过程的准确性和效率是低效的。
传统的车牌识别过程是往往是这样的车牌定位->车牌判断->车牌字符的分割->车牌字符的识别这种方法有个好处就是，仅仅需要较少的字符样本即可用于分类器的训练。在光照，相机条件好的情况下也能取得较好的效果。现在大多数商业车牌识别软件…
本科生毕业设计（论文）（2013题目：车牌识别系统的设计与实现分院：行知学院专业：计算机科学与技术学生姓名：杨****学号：09226***指导教师：邓****职称：副教授合作导师：职称：完成时间：2013年05月03浙江师范大学行知学院本科毕业...
毕业设计（论文）：基于Opencv的车牌识别工具研究与实现.doc,摘要近年来随着智能交通系统的全面实施，车牌自动识别(LicensePlateRecognition，LPR)车牌识别智能交通系统，。）车牌。ABSTRACTInrecentyears,withthefullofimplementation...
就本科阶段的毕业论文来讲，我绝对有发言权。这个项目恰好也是我的毕业课题，我做了。用c加加写的车牌处理和字符分离，然后单个字符用tensorflow做个识别或者模板匹配都可以，虽然没有那些开源的经典的车牌识别算法鲁棒，但只要角度光照不太大变化，检测和字符分离的部分还是比较solid，对...
面向端到端车牌检测与识别:大数据集和基线(CCPD)摘要目前大多数车牌检测和识别方法都是在一个小的，通常不具有代表性的数据集上进行评估，因为没有公开可用的大型不同的数据集。.在本文中，我们介绍了一个大型的综合LP数据集CCPD。.所有图片均由路边...
车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照，其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。
当前中文车牌识别现状(2018年9月)中文车牌识别，经过近二十年的发展，在特定场景下，已经具备了相对成熟的解决方案。.如停车场卡口，小区入口等。.车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，其应用十分广泛。.它以计算机视觉处理、数字…
第3步：车牌识别.识别阶段是自动车牌阅读器系统开发的最后一步。.因此，它关闭所有通过图像采集的过程，然后是板的位置直到分割。.识别必须来自在分割阶段结束时获得的图像字符。.将用于此识别的学习模型必须能够读取图像并呈现相应的字符。.为了...