本文關鍵詞：復雜環(huán)境下基于角點回歸的全卷積神經網絡的車牌定位

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【摘要】：車牌定位是車牌識別系統(tǒng)中核心部分,具有較高的研究和應用價值。盡管近些年來該研究取得了很大的進展,但仍無法很好地解決低亮度、低分辨率和車輛傾斜等環(huán)境下的定位問題。本文提出了一種新的全卷積神經網絡,通過回歸車牌角點的方式準確地進行車牌定位。為了保證訓練的有效性,對45 000幅含有車牌的圖像進行人工標注。同時,對標注的圖像隨機進行平移、縮放、旋轉和加噪,提高訓練樣本的數量和多樣性。在本文構建的卡口圖像數據集和復雜環(huán)境數據集上與兩種方法進行了比較,驗證了本文方法的有效性。
【作者單位】： 安徽大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 卷積神經網絡 車牌定位 深度學習 角點回歸 復雜環(huán)境
【基金】：國家自然科學基金(61472002,61502003)資助項目 安徽省自然科學基金面上(1308085MF97,1508085QF127)資助項目
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 引言近年來,車牌識別技術受到了廣泛的關注和研究,并得到了大量的應用實踐。傳統(tǒng)的車牌識別技術主要包含車牌定位、字符分割和識別3部分。其中車牌定位是整個技術的核心步驟,常用的方法主要采用邊緣檢測[1,2]、水平灰度變化特征以及車牌顏色特征[3],但都基于標準交通卡口數據

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本文編號：861890