【摘 要】
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在自然场景下,车牌信息易受光照、旋转、拍摄角度等复杂背景噪声干扰,提取车牌信息难度较大。因此设计一种基于深度学习的车牌识别方法,并将模型移植到Android移动端以满足复杂场景实时准确识别的需求。首先使用U型网络实现车牌区域与背景的语义分割,然后利用OpenCV对提取的车牌图像进行校正,最后利用共享Loss的卷积神经网络对每个字符进行识别。结果表明,该系统对车牌识别准确度高达95.14%,实时性亦
【机 构】
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南京信息工程大学滨江学院物联网工程学院,南京信息工程大学自动化学院,南京信息工程大学滨江学院自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41875027),江苏省大学生创新创业计划项目(202013982001Y),滨江学院科研课题项目(2020yng002),滨江学院人才启动项目(2020r016)。
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在自然场景下,车牌信息易受光照、旋转、拍摄角度等复杂背景噪声干扰,提取车牌信息难度较大。因此设计一种基于深度学习的车牌识别方法,并将模型移植到Android移动端以满足复杂场景实时准确识别的需求。首先使用U型网络实现车牌区域与背景的语义分割,然后利用OpenCV对提取的车牌图像进行校正,最后利用共享Loss的卷积神经网络对每个字符进行识别。结果表明,该系统对车牌识别准确度高达95.14%,实时性亦可满足应用要求。
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