【摘要】：近年來,隨著交通系統(tǒng)的快速發(fā)展,智能交通系統(tǒng)越發(fā)受到人們的重視。作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,車牌定位和車牌識(shí)別能有效協(xié)助交通管理部門進(jìn)行監(jiān)管。同時(shí),深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)和圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了令人矚目的成績(jī)。如何有效利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)現(xiàn)有的車牌定位和車牌識(shí)別方法,提高車牌定位的精度、速度以及車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率,對(duì)于降低交通管理的復(fù)雜度、建設(shè)更完善的道路監(jiān)控系統(tǒng)以及電子警察系統(tǒng)等均具有重要意義。本文圍繞基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)動(dòng)車車牌定位和車牌字符識(shí)別問題展開研究,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)為了提高車牌定位的精度和速度,提出一種基于改進(jìn)SSD模型的車牌定位方法。該方法使用殘差結(jié)構(gòu)和多層感知器重新設(shè)計(jì)SSD模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),并采用不同于原始SSD模型的優(yōu)化方法。在公開數(shù)據(jù)集AOLP的三個(gè)子數(shù)據(jù)集中的測(cè)試和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于邊緣信息的車牌定位方法相比,該方法的平均定位精度提高了8.33%;與基于傳統(tǒng)CNN的車牌定位方法相比,該方法的平均定位精度提高了2.14%;與基于原始SSD模型的車牌定位方法相比,該方法的平均定位精度提高了0.45%,定位速度提高到原始SSD模型的2.54倍,并且模型參數(shù)壓縮為原始SSD模型的43%。(2)為了提高車牌字符識(shí)別的準(zhǔn)確率,提出一種基于CRNN的端到端車牌字符識(shí)別方法。該方法基于CNN和RNN,通過卷積層提取輸入圖像的特征序列,循環(huán)層預(yù)測(cè)特征序列中每個(gè)特征向量的標(biāo)簽分布,轉(zhuǎn)錄層找出概率最高的標(biāo)簽序列,生成整張車牌最終的字符識(shí)別結(jié)果。該方法避免了傳統(tǒng)車牌識(shí)別方法中的傾斜車牌校正和車牌字符分割等中間過程,實(shí)現(xiàn)了端到端車牌字符識(shí)別。在公開數(shù)據(jù)集AOLP的三個(gè)子數(shù)據(jù)集中的測(cè)試和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于字符分割和LDA分類器的車牌字符識(shí)別方法相比,該方法的平均字符識(shí)別準(zhǔn)確率提高了4.33%;與基于字符分割和傳統(tǒng)CNN的車牌字符識(shí)別方法相比,該方法的平均字符識(shí)別準(zhǔn)確率提高了1.62%,平均車牌識(shí)別準(zhǔn)確率提高了6.05%。綜上所述,本文對(duì)車牌定位和車牌字符識(shí)別問題進(jìn)行深入研究,所提出的方法提高了車牌定位的精度、速度以及車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率,同時(shí)有效降低了車牌定位模型的參數(shù)規(guī)模。達(dá)到精確且快速的車牌定位以及端到端車牌字符準(zhǔn)確識(shí)別的目標(biāo)。
【圖文】：

逑１１２邐１００邐２５邐１２逡逑圖２．２最大池化逡逑（３）全連接層（Ｆｕｌｌｙ邋Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ邋Ｌａｙｅｒ，邋ＦＣ）逡逑全連接層是指采用全連接方式將輸入層和輸出層兩層間的節(jié)點(diǎn)全部進(jìn)行連逡逑接的一種網(wǎng)絡(luò)層。它把輸入層的特征圖轉(zhuǎn)化成一維輸出向量，其核心操作是矩陣逡逑向量乘積。全連接層通常出現(xiàn)于網(wǎng)絡(luò)末端，主要目的是抽象和整合全連接層之前逡逑的網(wǎng)絡(luò)層輸出的特征圖。通常情況下，，ＣＮＮ網(wǎng)絡(luò)最終提取的特征圖由最后一個(gè)逡逑ＦＣ層輸入到分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入樣本進(jìn)行分類的目標(biāo)。一個(gè)簡(jiǎn)單的全連接層如逡逑圖２．３所示。逡逑１２逡逑

圖２．２最大池化逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;U495

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本文編號(hào)：2685395