-
题名基于语义对齐和层次优化的非机动车车牌识别定位方法
- 1
-
-
作者
谭若琦
董明刚
赵唯肖
武天昊
-
机构
桂林理工大学信息科学与工程学院
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期142-151,共10页
-
基金
国家自然科学基金(62366012)。
-
文摘
对非机动车违规行为依法追究责任是提高城市交通安全的有效手段。由于非机动车车牌具有尺寸小、分布密集、易遮挡等特点,导致应用传统的深度学习方法会出现特征信息大量丢失的现象。为此,提出一种基于语义对齐和层次优化的非机动车车牌识别定位方法。首先设计底层信息融合的语义对齐模块,在上采样过程中利用底层目标信息引导高层语义向下融合,以解决高底层语义冲突带来的小目标特征丢失问题;然后构建CSP结构的层次优化模块替代深层ELAN模块,使用堆叠少量卷积核模块提取目标信息以减少网络层数,避免特征信息在深层丢失;最后,为减少训练过程中的匹配误差,使用K-Means++算法聚类得到适合非机动车车牌的初始锚框,提高小目标识别定位准确率。实验结果表明,所提方法在自制非机动车车牌数据集上的识别定位准确率为90.95%,与YOLOv7、YOLOv8等代表性方法相比至少提升3.58%,为非机动车车牌识别定位提供了一种有效的方法。
-
关键词
小目标检测
非机动车车牌
语义对齐
层次优化
K-Means++算法
-
Keywords
small object detection
non-motorized license plate
semantic alignment
hierarchical optimization
K-Means++algorithm
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于图像识别的公交车站台机动车违规停车举报系统
被引量：1
- 2
-
-
作者
卢振利
汤鹏方
单长考
许仙珍
李斌
-
机构
常熟理工学院电气与自动化工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
阿威罗大学
-
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期964-970,共7页
-
基金
国家科技支撑计划(2014bak12b01)
机器人学国家重点实验室开放基金(2014-O08)
+1 种基金
校新引进教师科研启动项目(XZ1306)
葡萄牙科技部基金(CIENCIA 2007)资助项目
-
文摘
为解决机动车在公交车站台附近违规停车问题,设计了一种基于图像识别和相关技术的违规停车举报系统。该举报系统接收举报人通过微信公众平台传来的用智能手机拍摄的违章车辆车牌照片及违章车辆所在地理位置信息,然后对照片图像进行处理和识别,最后将识别结果反馈给举报人,将违规停车车辆报交管部门处理。
-
关键词
视觉辨识
举报系统
微信公众平台
机动车车牌
-
Keywords
vision recognition, reporting system, wechat public platform, vehicle license plate
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
