【摘 要】
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随着城市交通问题日渐突出,智能交通管理深受城市管理者欢迎。车牌识别作为智能交通管理组成要件中的核心之一,在各种交通场景中被广泛应用,极大提升了交通管理科技化和信息化水平。然而在复杂交通场景下的车牌识别容易受到噪声干扰,尤其是当车牌存在一定程度的倾斜时,导致检测和识别的效果下降。本文针对上述问题进行基于深度学习的车牌识别技术的研究,本文主要工作和创新如下:一、构建车牌检测及识别数据集。在车牌检测方面
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随着城市交通问题日渐突出,智能交通管理深受城市管理者欢迎。车牌识别作为智能交通管理组成要件中的核心之一,在各种交通场景中被广泛应用,极大提升了交通管理科技化和信息化水平。然而在复杂交通场景下的车牌识别容易受到噪声干扰,尤其是当车牌存在一定程度的倾斜时,导致检测和识别的效果下降。本文针对上述问题进行基于深度学习的车牌识别技术的研究,本文主要工作和创新如下:一、构建车牌检测及识别数据集。在车牌检测方面,本文选用公开车牌数据集CCPD各类交通场景下的车牌图像共计8200张,为改善其“皖”字车牌集中的缺陷,采用多种方式采集来自30个省级行政区（皖港澳台除外）共计1800张的车牌图像。在车牌字符识别方面,在已有车牌检测并保存的10000张车牌区域图像基础上,利用GAN网络生成18000张车牌区域图像。二、构建基于YOLO-stn的车牌检测及校正算法。该方法是以YOLOv2模型为基础网络,并将空间变换网络STN模块嵌入在YOLOv2实现网络重构,实现车牌的倾斜校正,改善车牌检测性能。经测试,YOLO-stn在复杂交通场景下的检测性能兼具高准确性和高实时性,尤其能提高倾斜车牌的检测效果。三、构建基于CRNN的车牌字符识别算法。该方法避免了车牌字符分割等中间过程,实现端到端的车牌字符识别。经测试,该方法的准确率和识别速度均优于开源LPRNet算法。四、实现基于Jeston Nano的车牌识别系统。本文在Jeston Nano硬件平台实现自定义车牌识别算法。测试表明本文算法在Jeston Nano的性能可满足车牌识别算法落地的准确性与实时性要求。综上,本文对车牌检测和车牌字符识别问题进行了深入研究,测试表明本文的方法能够有效提高车牌检测及车牌字符识别的准确率和速度,且满足算法落地的准确性与实时性要求。
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