复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位

发布时间：2017-09-16 08:14

  本文关键词：复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位

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【摘要】：车牌定位是车牌识别系统中核心部分,具有较高的研究和应用价值。尽管近些年来该研究取得了很大的进展,但仍无法很好地解决低亮度、低分辨率和车辆倾斜等环境下的定位问题。本文提出了一种新的全卷积神经网络,通过回归车牌角点的方式准确地进行车牌定位。为了保证训练的有效性,对45 000幅含有车牌的图像进行人工标注。同时,对标注的图像随机进行平移、缩放、旋转和加噪,提高训练样本的数量和多样性。在本文构建的卡口图像数据集和复杂环境数据集上与两种方法进行了比较,验证了本文方法的有效性。
【作者单位】： 安徽大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 卷积神经网络 车牌定位 深度学习 角点回归 复杂环境
【基金】：国家自然科学基金(61472002,61502003)资助项目 安徽省自然科学基金面上(1308085MF97,1508085QF127)资助项目
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 引言近年来,车牌识别技术受到了广泛的关注和研究,并得到了大量的应用实践。传统的车牌识别技术主要包含车牌定位、字符分割和识别3部分。其中车牌定位是整个技术的核心步骤,常用的方法主要采用边缘检测[1,2]、水平灰度变化特征以及车牌颜色特征[3],但都基于标准交通卡口数据

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本文编号：861890