demo license plate recognition

资 源 简 介

demo license plate recognition

详 情 说 明

车牌识别是一项结合计算机视觉与模式识别的技术，广泛应用于智能交通、安防监控等场景。其核心流程通常分为三个关键阶段：

车牌定位：通过目标检测算法（如YOLO或SSD）从复杂背景中精准定位车牌区域，需处理光照、倾斜或遮挡等干扰因素。

字符分割：对定位到的车牌区域进行灰度化、二值化等预处理，随后通过投影法或连通域分析将单个字符（如汉字、字母、数字）分离。

字符识别：采用OCR技术（如CRNN或基于Transformer的模型）对分割后的字符进行分类识别，需训练包含车牌字符集的专用模型以提高准确率。

优化方向可包括引入超分辨率技术提升低分辨率车牌图像质量，或通过数据增强模拟不同天气条件下的车牌样本。当前端到端的深度学习框架（如LPRNet）已能实现三阶段任务的联合优化，进一步降低系统复杂度。