【摘 要】
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车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用，这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤，缓解交通压力。本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割，在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络，对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别，其中车牌汉字模型评估的准确率为92.4%，数字和字母一起识别模型评估的准确率为95.6%，识别
【基金项目】
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山西省高等学校科技创新项目（2020L0745）；
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车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用，这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤，缓解交通压力。本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割，在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络，对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别，其中车牌汉字模型评估的准确率为92.4%，数字和字母一起识别模型评估的准确率为95.6%，识别效果较好。
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