【摘 要】
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社会科技技术迅猛发展,不少城市都提出了打造智慧城市的要求,智慧交通是随着智慧城市的提出而产生的。传统的车牌区域检测系统存在着模型较大、计算量高、部署困难、不同场景识别率低的问题,这些问题已经导致传统车牌检测识别系统不能满足新时代要求。本文通过车牌区域检测以及车牌字符识别两个步骤来进行车牌识别,利用改进轻量化目标检测模型提高车牌区域检测精度与速度,采用端到端的文本识别组合模型进行车牌字符精确识别。针
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社会科技技术迅猛发展,不少城市都提出了打造智慧城市的要求,智慧交通是随着智慧城市的提出而产生的。传统的车牌区域检测系统存在着模型较大、计算量高、部署困难、不同场景识别率低的问题,这些问题已经导致传统车牌检测识别系统不能满足新时代要求。本文通过车牌区域检测以及车牌字符识别两个步骤来进行车牌识别,利用改进轻量化目标检测模型提高车牌区域检测精度与速度,采用端到端的文本识别组合模型进行车牌字符精确识别。针对本文街道停车识别展开的研究具体内容如下:1.针对车牌区域检测速度慢、精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv4-tiny的车牌区域检测策略。首先为了方便嵌入式部署、降低模型大小,将YOLOv4-tiny网络中的跨阶段局部模块（Cross Stage Partial,CSP）替换为辅助残差模块（Auxiliary Res Block,Au-Res Block）进一步降低模型参数;其次添加了信息增强模块,利用通道与空间注意力机制增强特征信息提取,选用合适的损失函数加速模型收敛;最后在原有网络检测尺度基础上添加小尺寸检测尺度提高检测精度。实验部分关于数据集稀缺的问题,利用道路摄像头自制数据集训练算法模型,通过实验数据分析,提出的车牌区域定位检测识别模型在准确度与速度之间取得最佳平衡。2.针对车牌字符识别识别率不高的问题,提出了基于Light-Dense Net-GRU的车牌识别策略。为了避免字符分割带来复杂的工作,采用了端到端的车牌字符识别算法,在主流的卷积循环神经网络基础上针对卷积层算法参数多、模型大和特征提取不完善的问题,提出了Light-Dense Net算法。该方法利用了Dense Net网络密集连接特性实现特征重用,并且改进了网络中的密集块和添加了轻量化模块,丰富了特征提取的信息的同时减少模型参数;针对倾斜车牌字符识别率低的问题,添加了空间变换网络进行车牌矫正进一步提高识别准确率;循环层采用门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）代替长短时记忆网络作为字符特征序列预测。经实验数据分析,该识别模型在各种复杂场景下检测速度与精度都相较于主流模型更优。3.本文通过总体设计、模块设计、系统测试与效果分析三大部分将前几章算法进行整合,同时进行了GUI设计使得识别结果更加直观,同时在系统测试部分对不同场景下进行测试,实验结果表明识别正确率达到94.7%,最后将该系统与传统字符分割车牌识别系统进行比较,识别率提升了2.4%,识别时间提升了58.26ms,无论是车牌识别准确率还是识别速度方面,该系统都更具优越性。
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