基于CNN的车牌识别系统

发布时间：2018-06-07 15:26

  本文选题：车牌定位 + 车牌识别　； 参考：《中南民族大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：针对现有的车牌识别系统在遇到复杂条件,例如暗光、遮挡、多车牌、能见度低等情况时,难以有效地定位并识别车牌,提出了一种基于卷积神经网络的车牌自动识别系统.在车牌定位阶段综合应用3种定位方式对车牌进行初步定位检测,然后使用CNN模型对检测到的候选车牌进行判断;在车牌字符识别阶段,将分割出的字符输入到设计好的卷积神经网络模型中进行训练,得到的输出结果即为识别的车牌字符.在5906张车牌图像和非车牌图像以及36261张字符图片上的实验结果表明:提出的车牌识别系统对车牌和字符的识别率分别达到了94%和96.4%,明显优于传统的车牌识别方法,具有极高的实用性,可以满足绝大多数场景的使用需求.
[Abstract]:It is difficult to locate and identify the license plate effectively when the existing license plate recognition system is confronted with complex conditions such as dark light, occlusion, multiple license plate and low visibility. A new license plate recognition system based on convolution neural network is proposed. 3 kinds of positioning methods are applied to the license plate location in the license plate positioning stage. Then the CNN model is used to judge the detected candidate license plate. In the license plate character recognition stage, the separated characters are input into the designed convolution neural network model and the output results are identified as the license plate characters. Experiments on 5906 license plate images and non license plate images and 36261 character pictures are carried out. The results show that the recognition rate of the license plate recognition system is 94% and 96.4% respectively, which is obviously superior to the traditional license plate recognition method. It has high practicability and can meet the needs of most scenes.
【作者单位】： 中南民族大学计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61302192)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1991664