【摘 要】
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为了提高复杂环境下车牌识别的精度，提出了基于卷积神经网络的复杂环境车牌快速识别方法。首先，分析复杂环境因素，在复杂环境下通过卷积神经网络校正倾斜的车牌图像，提取车牌图像的边缘特征，采用损失函数预测车牌图像的尺度变化因子，获取图像的位置信息；然后，通过车牌图像的非线性灰度变换，对车牌图像进行预处理，增加灰度反差与图像效果；最后，建立车牌图像的HIS模型，通过定义复杂环境车牌图像的隶属度函数，获取车牌
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学重点项目“基于卷积神经网络的复杂环境车牌快速识别方法研究”（2022AH051992）； 安徽省高校自然科学研究项目“基于深度学习的暴力检测及CNN人脸图像识别算法研究”（KJ2021A1174）； 安徽三联学院服务机器人协同创新中心专项研究项目“基于深度学习的车牌定位和识别方法研究”（zjqr2200
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为了提高复杂环境下车牌识别的精度，提出了基于卷积神经网络的复杂环境车牌快速识别方法。首先，分析复杂环境因素，在复杂环境下通过卷积神经网络校正倾斜的车牌图像，提取车牌图像的边缘特征，采用损失函数预测车牌图像的尺度变化因子，获取图像的位置信息；然后，通过车牌图像的非线性灰度变换，对车牌图像进行预处理，增加灰度反差与图像效果；最后，建立车牌图像的HIS模型，通过定义复杂环境车牌图像的隶属度函数，获取车牌图像边缘的纹理特征，根据复杂环境中车牌图像的边缘特征相似度实现车牌识别。实验结果表明，所提方法在雨天行车环境、夜间行车环境和强光行车环境下可以成功识别到车牌信息，识别正确率始终保持在99%以上。
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