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基于深度学习的美式车牌检测与识别技术
被引量：
1
1
作者
林立雄
何洪钦
+2 位作者
陈彦杰
郑佳春
彭侠夫
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期657-663,共7页
针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂,传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题,通过对文本建议网络和卷积递归神经网络研究,本文提出了一种美式车牌检测与识别方法。针对美式车牌检测时产生多个文本框,且有...
针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂,传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题,通过对文本建议网络和卷积递归神经网络研究,本文提出了一种美式车牌检测与识别方法。针对美式车牌检测时产生多个文本框,且有些车牌号由于被图案隔断不在同一文本框的情况,设计了一套用于筛选车牌号的锚点机制。使用Adam优化算法训练卷积递归神经网络。本文构建了美式车牌数据集,进行验证实验,州名的识别率达到了92%,车牌号的识别率达到了84%,共同识别率达到了82%。且本文提出的网络模型大小不到60 MB,实时性强。提出的SE-MobileNetV2快速特征提取模型,大幅提高特征提取速度。
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关键词
深度学习
神经网络
文本检测
文本
识别
美
式
车牌
检测
美式车牌识别
SENet
MobileNetV2
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职称材料
题名
基于深度学习的美式车牌检测与识别技术
被引量：
1
1
作者
林立雄
何洪钦
陈彦杰
郑佳春
彭侠夫
机构
集美大学海洋信息工程学院
福州大学机械工程及自动化学院
厦门大学航空航天学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期657-663,共7页
基金
福州大学科研启动项目(XRC-17028)
福建省自然科学青年基金项目(2019J05024)。
文摘
针对美式车牌存在背景图案多样、文本信息复杂,传统车牌识别方法难以同时满足对不同样式车牌进行识别的问题,通过对文本建议网络和卷积递归神经网络研究,本文提出了一种美式车牌检测与识别方法。针对美式车牌检测时产生多个文本框,且有些车牌号由于被图案隔断不在同一文本框的情况,设计了一套用于筛选车牌号的锚点机制。使用Adam优化算法训练卷积递归神经网络。本文构建了美式车牌数据集,进行验证实验,州名的识别率达到了92%,车牌号的识别率达到了84%,共同识别率达到了82%。且本文提出的网络模型大小不到60 MB,实时性强。提出的SE-MobileNetV2快速特征提取模型,大幅提高特征提取速度。
关键词
深度学习
神经网络
文本检测
文本
识别
美
式
车牌
检测
美式车牌识别
SENet
MobileNetV2
Keywords
deep learning
neural network
text detection
text recognition
American license plate detection
American license plate identification
SENet
MobileNetV2
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的美式车牌检测与识别技术
林立雄
何洪钦
陈彦杰
郑佳春
彭侠夫
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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