基于深度学习的运动员号码牌识别

发布时间：2021-08-08 02:11

　　随着配有高清摄像头的智能手机、数码相机等的广泛使用,图像的获取越来越便捷。体育赛事中,通常会拍摄大量的比赛图像,要从这些海量的赛事图像中找到包含某位特定运动员的信息,主要是通过识别运动员号码牌的方法。运动员号码牌识别主要包括:号码牌区域定位、号码牌字符分割、号码牌字符识别。其中号码牌区域定位是号码牌识别的前期必要工作,它的作用是从复杂的背景环境中快速、准确地分割出号码牌区域。但是号码牌区域定位对光照较为敏感,在光照环境差的情况下,会严重影响号码牌图像的质量,导致号码牌区域与背景粘连,无法准确地定位出号码牌区域。在对号码牌字符分割前需要对定位出的号码牌区域图像进行预处理,目的是得到只包含号码牌字符的、无倾斜的号码牌二值图像。由于号码牌的顶端和底部通常都会存在大量的广告信息的干扰,这些干扰信息经预处理后,和号码牌字符一样表现为白色。它们的存在会严重影响字符分割的准确性,进而影响字符识别的效果。因此,设计出鲁棒性较强的号码牌识别方法,对获取特定运动员的信息有着重要意义。针对现有的号码牌区域定位方法易受光照的影响这一问题,本文提出将深度学习算法应用到号码牌区域定位中。通过对400副共包含230... 

【文章来源】：江西师范大学江西省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-2号码牌候选区域

图 2-3 卷积神经网络模型.4.1 输入层将采集到图像直接输入到卷积神经网络中，不需要对其进行预处理工作，不过人工干预，这样可以从原始输入图像中直接提取特征，避免了人工干预对图

卷积过程

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]面向多源图像数据的多任务学习方法的研究[D]. 廖茹.北京交通大学 2017
[2]基于卷积神经网络和上下文模型的目标检测[D]. 马增妍.北京工业大学 2016
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本文编号：3329001