典型文献
基于计算机视觉的钢铁行业车牌识别算法
文献摘要：
针对重新训练模型数据收集成本较高、模型鲁棒性较低等难点,在PP-OCRv3模型的基础上,对后处理方法进行优化改进,并提出了适用于钢铁行业场景的车牌模型训练方法.在中国城市停车数据集及钢厂场景数据集中进行实验,实验结果证明提出的车牌识别算法部署在边缘设备上时能够保证推理时间小于200 ms的同时取得99.6％的识别精度,足以满足钢铁行业场景中车牌识别的精度和性能需求.
文献关键词：
车牌识别;钢铁行业;边缘推理;多阶段推理;云边协同
中图分类号：
作者姓名：
许晨杰;金睿哲;韩帅峰;周建帮;支文瑜;张洋;沈春锋
作者机构：
上海宝信软件股份有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]许晨杰;金睿哲;韩帅峰;周建帮;支文瑜;张洋;沈春锋-.基于计算机视觉的钢铁行业车牌识别算法)[J].信息技术与标准化,2022(11):68-72
A类：
OCRv3,多阶段推理
B类：
计算机视觉,钢铁行业,车牌识别,识别算法,新训,训练模型,模型数据,数据收集,模型鲁棒性,PP,后处理方法,优化改进,行业场景,模型训练,训练方法,中国城市,城市停车,钢厂,厂场,法部,边缘设备,推理时间,ms,识别精度,性能需求,边缘推理,云边协同
AB值：
0.434918
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