基于卷积神经网络的大场景下车牌识别
发布时间:2023-07-26 18:33
针对目前车牌识别技术要求车辆在图像中占据很大的比例,而在大场景下的车牌识别的研究不足问题,提出一种基于卷积神经网络的大场景车牌识别方法,可以实现一张图片中包含多个车道的车辆车牌识别。通过采用前端网络将大场景下的车牌检测出来,送入后端网络进行识别的方法解决大场景下的车牌识别问题。前端检测网络以textboxes++为基础架构进行修改,后端识别网络采用CRNN框架。整体网络训练在GTX1080Ti GPU上完成,整体的准确率达到94%,实验结果表明,提出的方法能很好地完成大场景下车牌的识别。
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
0 引 言
1 数据准备
1.1 前端车牌检测网络数据准备
1.2 后端车牌识别网络数据准备
2 网络结构
2.1 车牌检测网络
2.2 车牌识别网络结构
3 实验结果分析
4 结束语
本文编号:3837336
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0 引 言
1 数据准备
1.1 前端车牌检测网络数据准备
1.2 后端车牌识别网络数据准备
2 网络结构
2.1 车牌检测网络
2.2 车牌识别网络结构
3 实验结果分析
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