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    植基於卷積神經網路之高效能車牌辨識系統
    (2018) 林永鑫; Lin, Yong-Sin
    近年來,車牌辨識系統已成為智能城市車輛管理、被盜車輛調查、交通監控等發展中的關鍵角色,車牌辨識系統有三個階段,包括車牌偵測、字元分割,與字元辨識。儘管車牌辨識系統已成功的應用於環境單純的智能停車場,但使用於監控系統中仍會面臨許多問題,例如多車道辨識,大量的交通號誌與廣告招牌,惡劣天氣與夜間拍攝的模糊傾斜圖像。本論文提出了一種高效的車牌辨識系統,首先偵測車輛,再從車輛中偵測車牌,以減少車牌偵測的誤報。再使用卷積神經網路來改善模糊圖像與近似字元的辨識效果,實驗結果顯示,與傳統的車牌辨識系統相比,該系統擁有較高的精確度。

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