激光与光电子学进展, 2020, 57 (2): 021010, 网络出版: 2020-01-03   

基于卷积神经网络的车牌定位算法 下载: 1353次

Convolutional-Neural-Network Based License Plate Location Algorithm
姜策 1,2,3胡岸明 1,3何为 1,*
作者单位
1 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网络重点实验室, 上海 201800
2 上海科技大学信息科学与技术学院, 上海 200120
3 中国科学院大学, 北京100864
摘要
针对当前车牌识别系统在存在复杂环境以及车牌倾斜的情况下无法精确定位的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端车牌精确定位算法,从而精确计算车牌的坐标。通过Faster R-CNN对输入车辆图片中的信息进行处理,提取候选区域的特征映射,利用特征映射计算车牌的精确坐标。实验结果表明本文算法在OpenITS数据库的功能评测数据库中的平均识别准确率为99%,在性能评测数据库中的平均识别准确率为85%。
Abstract
The existing license plate recognition system is unable to locate accurately in the cases of complex background and license plate tilting. To solve this issue, this study proposes an end-to-end license plate location algorithm based on a convolutional neural network to accurately calculate the license plate coordinates. The information is extracted based on the input vehicle picture using Faster R-CNN to obtain the feature mapping of the candidate area. Further, the license plate coordinates are precisely obtained using feature mapping. The experimental results denote that the recognition accuracy of the proposed algorithm is 99% with respect to the functional assessment database of the OpenITS database and 85% with respect to the performance evaluation database.

姜策, 胡岸明, 何为. 基于卷积神经网络的车牌定位算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(2): 021010. Jiang Ce, Hu Anming, He Wei. Convolutional-Neural-Network Based License Plate Location Algorithm[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(2): 021010.

本文已被 4 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!