发布时间:2022-08-19 11:54
目前车牌识别所遇到的难点主要体现在三个方面,主要体现在:车牌倾斜,图像噪声,还有车牌模糊。
目前对车牌识别的方法大致可以分为三类,模板匹配,SVM,和深度学习的方法,其中,深度学习的方法用的更加广泛,深度学习上采用车牌识别的方法可分为直接检测算法和间接检测算法。对于车牌识别,有着不同的数据集,我们需要对不同公共数据集进行比较和说明,然后对针对不同的数据集,工作站,精度和时间进行比较,这样才能全面的衡量算法的优势和劣势,然后再对未来研究方向进行展望。 模板匹配:
自然语言处理入门——使用RNN模型构建人名分类器
VMware 虚拟机图文安装和配置 Ubuntu Server 22.04 LTS 的详细步骤
11_GPIO中断
MySQL 基础一(B站黑马程序员MySQL教程笔记)
聊聊docker跨主机之间容器通信问题
火狐倍速网盘视频方法(服务考研党)
特斯拉又被挖墙脚:Autopilot总监离职,加入苹果造车团队
Linux——实现一个简单的网络版计算器
波束形成,通过matlab仿真不同参数的波束形成以及旁絆级
vue项目中canvas实现截图功能
JS遍历对象属性的7种方式
LibreCAD+Mingw编译记录
如何在MFC中添加一个线程
初步认识结构体
Vue UI组件库
有奖调研 | 让虚拟照入现实的完美AR开发平台长什么样?
【Turtle表白系列】你为什么还单身 ?因为昨天才遇见你。(爱心升级版本来袭)
pytorch-Detach的作用
Hadoop-3.1.3部署
C语言实现学生信息管理系统(链表)
ItVuer - 免责声明 - 关于我们 - 联系我们
本网站信息来源于互联网,如有侵权请联系:561261067@qq.com
桂ICP备16001015号