卷积神经网络主要是处理一些有关图像处理的问题，众所周知，现在照片的图像表示是通过像素点完成的，一张图片是可能有由
个像素点组成的，每个像素点上又有代表了该像素点特征的信息，如RGB下分别有R值G值和B值（分别代表red，green和black）。
简单起见，我们可以把图像看成二维的具有长宽两个维度二维向量的输入。 互相关（crosscorrelation） 先来说说互相关，
转载
2023-11-27 00:17:21
80阅读
一．原理与步骤可以用传统的机器视觉方式，确定图片中车牌的位置，之后对车牌进行相应的处理，图像分割，尺寸调整，平滑图像等，再事先利用神经网络，搭建网络模型、训练模型、保存模型参数，最后把前面分割好的图像转换成能适应这个网络模型的图像格式，传入网络模型，最后得到预测结果。本文用到的车牌图片如有侵犯，请联系，立即删~ 流程图如下：二．模块化编程调试1. 字符识别介绍：在本节中我用神经网络对字符进行识别，
转载
2023-07-05 19:55:56
191阅读
1 简介基于CNN的车牌识别精定位算法，可以改进传统的车牌识别算法，提高识别系统的准确率和鲁棒性。先采用Haar特征的级联分类器实现对图像中车牌位置的粗定位；而后综合随机抽样一致化算法与Sobel算子实现精定位算法的精确定位与车牌矫正；再针对精确定位算法中的车牌字符切割，对其进行直方图均衡化后，利用车牌字符分布特征的分割算法完成分割；最后，使用keras搭建深度卷积神经网络（CNN）有效地对分割后
原创
2022-02-23 19:30:07
1320阅读
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-05-23 14:50:04
231阅读
目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献??4 Matlab代码?1 概述车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一,受到越来越多人们的关注。 本文通过对车牌识别系统中车牌定位、图像预处理、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究,设计了一个完整的车牌识别系统,并在MATLAB环境下进行了仿真模拟。 在车牌的定位部分,本文采用的是基
转载
2023-12-07 15:48:14
49阅读
过去几年，深度学习（Deep learning）在解决诸如视觉识别(visual recognition)、语音识别(speech recognition)和自然语言处理(natural language processing)等很多问题方面都表现出非常好的性能。在不同类型的深度神经网络当中，卷积神经网络是得到最深入研究的。
原创
2021-07-05 17:24:39
2336阅读
点赞
过去几年，深度学习（Deep learning）在解决诸如视觉识别(visual recognition)、语音识别(speech recognition)和自然语言处理(natural language processing)
原创
2021-07-05 10:18:15
1280阅读
简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种用于图像处理、计算机视觉和自然语言处理等任务的深度学习模型。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层 卷积层是卷
转载
2023-10-13 00:03:33
97阅读
%%=========================================================================
%函数名称：cnntrain（）
%输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵；y，训练数据的标签矩阵；opts，神经网络的相关训练参数
%输出参数：net，训练完成的卷积神经网络
%算法流程：1）将样本打乱，随机选择进行训练；
%
转载
2024-01-25 20:21:10
74阅读
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，
转载
2024-01-26 11:03:04
32阅读
1评论
文章目录1 卷积神经网络简介2 卷积神经网络的发展3 卷积神经网络的应用参考资料 注：转载请标明原文出处链接：1 卷积神经网络简介卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学
转载
2023-10-09 13:51:43
102阅读
3.3目标探测 今天我们来构建一个对象检测算法,我们将学习如何通过卷积网络进行对象检测,采用的是基于滑动窗口的目标检测算法. 假如你想构建一个汽车检测算法,步骤是首先创建一个标签训练集，也就是X和Y表示适当准确的
转载
2023-12-26 21:00:58
39阅读
目录一、车牌识别背景介绍二、基于CNN的车牌识别2.1 CNN的特点2.2 CNN车牌识别模型2.3 CNN车牌识别过程三、总结一、车牌识别背景介绍随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别
转载
2023-11-02 09:10:35
305阅读
先上效果图 车牌识别的几个步骤：
给一张图片
1.从图片上找到车牌的区域
2.从图片上截取车牌的区域
3.从这个车牌区域中分割出一个一个的字符图片，保存
4.字符图片挨个识别：先识别省份，再识别城市、再识别号码
5.三个部分合在一起，得到最终的车牌的详细信息
怎么去识别: 用模型去做 模型=数据（特征数据+标签数据）+算法 （CNN）卷积神经网络
tensorflow:数据流编程
转载
2023-10-19 10:47:30
148阅读
# 基于卷积神经网络的车牌识别教程
## 目标
本教程的目标是教会新手开发者如何使用卷积神经网络来实现车牌识别。通过学习本教程，你将掌握以下知识和技能：
- 理解卷积神经网络的基本原理
- 使用深度学习框架搭建车牌识别模型
- 数据预处理和模型训练
- 模型评估和测试
## 整体流程
下面是完成车牌识别的整体流程：
1. 数据收集和预处理
2. 构建卷积神经网络模型
3. 训练模型
4
原创
2023-09-09 15:52:06
215阅读
这几天陆陆续续更新自己做的车牌识别的过程，先上结果 这里我仅仅对字母以及数字进行了训练，汉字结果遵从字母的结果。同时没有对相似字母进行再训练，有兴趣的读者可以在此基础之上加上再训练，或者采用全新的网络结构进行训练。 本次在车牌的定位过程中本算法创新性的融合了形态学的知识和图像的像素特征，这样使得本系统的车牌定位子系统鲁棒性得到了进一步的提升。1:车牌定位的算法。这里车牌定位采用了形态学的知识，将输
转载
2023-11-21 21:36:34
111阅读
近年来，深度学习技术特别是卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用。这种深度学习技术在 MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、Microsoft COCO 和 ImageNet 等不同基准上的不同分类、分割和检测任务中提供了最先进的精度。然而，近十年来，人们对传统的机器学习方法识别孟加拉车牌进行了大量的研究。由于识别精度较低，这些系统都不能用于为 Bangl
转载
2023-11-06 22:55:36
360阅读
表情识别 | 卷积神经网络(CNN)人脸表情识别（Matlab）
原创
2024-05-10 10:33:13
91阅读
基于卷积神经网络CNN的手写数字识别1.CNN卷积神经网络中的几个概念卷积核(Convolution Kernel)卷积(Convolution)池化(Pooling)2.导入mnist手写数据集3.构建卷积神经网络4.训练卷积神经网络5.使用测试集测试6.参考文献 1.CNN卷积神经网络中的几个概念想象现在你有一张手写数字图片，你需要识别它是0-9中的哪个数字，一种思路是寻找图片局部的特征，如
转载
2024-01-11 11:57:01
108阅读
3.1学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2 CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，得
转载
2023-11-29 00:11:49
155阅读
