【摘 要】
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针对目前传统车牌号识别算法定位不准确，识别效率低，实时性差等的问题，提出了一种基于深度学习的车牌定位与车牌字符识别算法。在车牌检测定位阶段通过YOLOv5s算法对图片中的车牌部分进行定位，空间变换网络STN对倾斜的车牌进行矫正，将矫正过后的车牌送入LPRNet字符识别网络进行识别。通过对CCPD数据集的验证发现，相较于传统的车牌识别算法，提出的算法准确率达到98.2%，整个检测识别过程控制在11
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针对目前传统车牌号识别算法定位不准确，识别效率低，实时性差等的问题，提出了一种基于深度学习的车牌定位与车牌字符识别算法。在车牌检测定位阶段通过YOLOv5s算法对图片中的车牌部分进行定位，空间变换网络STN对倾斜的车牌进行矫正，将矫正过后的车牌送入LPRNet字符识别网络进行识别。通过对CCPD数据集的验证发现，相较于传统的车牌识别算法，提出的算法准确率达到98.2%，整个检测识别过程控制在11 ms内，表明了所提算法可满足车牌识别的实际需求。
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