【摘 要】
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当代城市交通不断发展,交通工具的选择趋于多样化。电动车作为出行重要交通工具之一,应用十分广泛。但拥有庞大用户群体的电动车也拥有着高事故发生率。因此,车牌识别技术不仅对机动车交通管理有着积极作用,对电动车违章行为也有着重要的规范作用。而电动车牌与机动车牌具有一定的相似性,鉴于成熟的机动车违章牌照识别系统,本文提出了基于深度学习的电动车牌识别算法。本文收集了广西柳州电动车牌图集,将识别过程拆解为车牌定
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当代城市交通不断发展,交通工具的选择趋于多样化。电动车作为出行重要交通工具之一,应用十分广泛。但拥有庞大用户群体的电动车也拥有着高事故发生率。因此,车牌识别技术不仅对机动车交通管理有着积极作用,对电动车违章行为也有着重要的规范作用。而电动车牌与机动车牌具有一定的相似性,鉴于成熟的机动车违章牌照识别系统,本文提出了基于深度学习的电动车牌识别算法。本文收集了广西柳州电动车牌图集,将识别过程拆解为车牌定位和字符识别两个部分,具体的工作如下:车牌定位部分,针对电动车车身小,车牌小的特点,本文对当前几种目标检测算法YOLO、RCNN等做了对比实验进行分析。对于原始数据集,本文使用了模糊、畸变等数据增强方法模拟不同的自然环境拍摄效果。模型实验中,本文对比了SSD、YOLOv3、YOLOv4以及Mask-RCNN方法,对其中效果较好的YOLOv4及Mask-RCNN模型串联识别方法再次比较。最终本文采用YOLOv4定位电动车车牌,实验证明,它在保持快速检测的同时拥有较高的准确率。字符识别部分,本文对数据集使用了数据增强以及增加仿造车牌的方法进行扩充,有效提升了数据质量。随后,本文将所有车牌图像输入改进的卷积神经网络提取特征,接着通过循环神经网络Bi LSTM和时序分类网络进行字符序列的识别。对于识别网络,本文在卷积网络部分减少了层数,调整了隐藏层的神经元个数。在广西柳州电动车牌数据集上,本文提出的识别算法精准率达到98.4%,对比CRNN模型有了2.8%的提升。实验表明,对于污垢、形变、模糊等复杂自然场景下的车牌,本文的方法能够实现有效识别,有广泛的应用场景。
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