基于改進(jìn)YOLOv5的非限定條件下車(chē)牌檢測(cè)算法研究

打開(kāi)文本圖片集

摘要：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)最新的研究方向，實(shí)踐證明在OCR和Object Detection算法上采用深度學(xué)習(xí)算法精度更高、魯棒性更好。利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別的過(guò)程主要分為車(chē)牌檢測(cè)、車(chē)牌識(shí)別兩大階段。在非限制條件下，如光線、天氣等因素造成的干擾，識(shí)別準(zhǔn)確率仍是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的研究工作，文章提出一種基于改進(jìn)YOLO v5的算法，實(shí)現(xiàn)車(chē)牌快速定位，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行論證，結(jié)果表明能夠有效提高車(chē)牌檢測(cè)的檢測(cè)精度和速度。（剩余5678字）