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题名基于双向长短期记忆网络的车牌识别算法
被引量：11
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作者
丁进超
张伟伟
吴训成
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机构
上海工程技术大学汽车工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期173-179,共7页
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基金
国家自然科学基金(51675324,51575169)
国家重点研发计划项目(2016YFC0800702-1)
+2 种基金
上海高校青年教师培养资助计划(ZZGCD15102)
上海高校教师产学研计划(A3-0100-17-SDJH337)
上海市青年科技英才扬帆计划(18YF1409400)项目资助
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文摘
针对交通卡口车流量大、光照变化复杂等特点,提出一种新型车牌字符自动识别方法。首先,利用残差法计算出每帧图像的亮度、饱和度、颜色、帧间运动等信息的显著图,然后合成全通道显著图,可有效的适应光照、阴影、遮盖等动态环境,提高算法对于多车道内多车牌的检测覆盖能力。其次,利用双阈值法对图片中车牌的候选区域进行自适应阈值分割,提取图像感兴趣区域(ROI)。基于该ROI区域,搭建双向长短期记忆网络(BLSTM)模型,将车牌内整个字符串作为系统的识别目标,避开字符分割环节,最终在典型测试环境下系统正确识别率达98.58%。
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关键词
显著图
双阈值法
免字符分割
深度网络
双向长短期记忆网络
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Keywords
saliency map
double threshold method
character free segmentation
depth network
bi-directional long short-term memory(BLSTM)
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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