【摘 要】
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本文首先介绍了实时目标检测网络（YOLOv5Net）提取车辆图像相关特征并通过训练进行实时目标检测,接着阐述了车牌识别神经网络（LPRNet）对车牌进行实时识别,通过对实时目标检测网络提取的特征进行分析,利用与视觉任务强相关的测试样本集对目标检测模型与车牌识别模型进行测试。实验结果表明,当测试样本场景与视觉任务相关度越高,且样本中车辆目标的形变越小,得到的目标检测模型与车牌识别模型的效果越好,能够
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本文首先介绍了实时目标检测网络（YOLOv5Net）提取车辆图像相关特征并通过训练进行实时目标检测,接着阐述了车牌识别神经网络（LPRNet）对车牌进行实时识别,通过对实时目标检测网络提取的特征进行分析,利用与视觉任务强相关的测试样本集对目标检测模型与车牌识别模型进行测试。实验结果表明,当测试样本场景与视觉任务相关度越高,且样本中车辆目标的形变越小,得到的目标检测模型与车牌识别模型的效果越好,能够为交通车辆识别与管理等作业提供可靠、高效的车辆信息。
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