典型文献
基于深度学习的实时车牌检测与识别
文献摘要：
深度学习已被广泛应用于车牌识别领域,但受限于光照条件对识别精度的影响,在夜间场景下的识别精度不高,且需要外界灯光的辅助.针对该问题,通过在数据预处理阶段引入随机暗化处理的手段,在原数据集的基础上模拟夜间效果,扩大样本数量,使得最终模型具有更好的光照鲁棒性.此外,因网络层数的不断增加,现有算法的识别速度很难满足实时识别,且对硬件性能提出了较高的要求.为在保证精度的同时有效提升算法的识别速度,通过构建二级级联定位网络Tiny?MTCNN(Tiny?Multi task convolutional neural network),结合关键点的初步区域提取和精确回归定位,减少网络层数.最终在测试环节,算法的平均识别精度达到96.5％,而在夜间场景下的精度显著提升至96.1％(提高2.7％).另一方面,由于网络结构的优化,在精度略有损失(平均下降0.6％)的代价下,算法的识别速度显著提升了44.67％.
文献关键词：
车牌识别;深度学习;随机暗化处理;端到端网络
中图分类号：
作者姓名：
孙世昕;马蕾;李千目;张伟斌
作者机构：
南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏 南京 210094;南京理工大学公共事务学院,江苏 南京210094;南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏 南京 210094
文献出处：
引用格式：
[1]孙世昕;马蕾;李千目;张伟斌-.基于深度学习的实时车牌检测与识别)[J].现代交通与冶金材料,2022(04):61-67
A类：
随机暗化处理
B类：
车牌检测,检测与识别,车牌识别,受限于,光照条件,识别精度,灯光,数据预处理,大样本,样本数量,终模型,网络层,层数,实时识别,Tiny,MTCNN,Multi,task,convolutional,neural,network,区域提取,有损,端到端网络
AB值：
0.396729
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