基于Caffe深度学习框架的车牌数字字符识别算法研究

发布时间：2019-03-02 16:00

【摘要】：在车牌字符识别的某些场合中,获得的字符通常存在切割不均匀、光照对比度强烈、遮挡严重等强噪声污染.针对被强噪声污染的数字字符,提出一种基于Caffe深度学习框架的字符识别算法,在Caffe框架下搭建卷积神经网络,并对网络参数训练获得了一个鲁棒性强、识别精度高的网络结构.实验结果表明,在低噪声、中度噪声、强噪声污染情况下,文章中提出的方法相比当前典型的识别方法,在数字字符识别上均具有较好的识别能力,平均识别率高出将近5%,而在强噪声污染情况下,识别效果具有更加明显的优势.
[Abstract]:In some situations of license plate character recognition, the obtained characters usually have such strong noise pollution as uneven cutting, strong contrast of illumination and serious occlusion. For digital characters polluted by strong noise, a character recognition algorithm based on Caffe deep learning framework is proposed. The convolution neural network is built under the Caffe framework, and a robust algorithm for parameter training of the network is obtained. Identify the network structure with high precision. The experimental results show that under the condition of low noise, moderate noise and strong noise pollution, the proposed method has better recognition ability in digital character recognition than the current typical recognition methods, and the average recognition rate is nearly 5% higher than that in the current typical recognition methods. In the case of strong noise pollution, the recognition effect has more obvious advantages.
【作者单位】： 湖南理工学院信息与通信工程学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室;湖南理工学院异构计算及应用研究中心;
【基金】：湖南省自然科学基金项目(2017JJ3099,2016JJ2064) 湖南省科技计划项目(2016TP1021) 湖南省研究生创新项目(CX2016B670) 湖南省教育厅科学研究项目(16C0723)
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2433209