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文檔簡介
1、車牌識別對于維護交通安全和城市治安,防止交通堵塞,實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。目前,車牌識別在實際應(yīng)用中取得了很大的成功,但是其主要基于攝像頭位置固定、車牌滿足某類假設(shè)的情況下進行識別。本文研究的是對車牌位置、大小、數(shù)量不做限制的車牌識別方法,稱之為盲車牌識別算法,其主要工作包括:
1)給出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲車牌檢測算法
首先,通過由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM分類器訓(xùn)練出字符檢測模型;其次,對輸入圖片采用滑動窗口
2、逐行掃描,將掃描到的圖像塊輸入字符檢測模型中,計算得分;最后,利用非極大抑制的方法求得每行的多個極大值,根據(jù)極大值之間的位置確定出文本行即車牌的位置。實驗結(jié)果表明,利用單個字符來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠有效提高盲車牌的檢測精度。
2)給出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別算法
首先,分別訓(xùn)練出車牌漢字字符的識別模型與數(shù)字和字母的識別模型,識別模型由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多分類SVM分類器共同組成;其次,將檢測出的車牌分割出漢字區(qū)域與
3、非漢字區(qū)域,對漢字區(qū)域利用漢字識別模型識別出漢字,對非漢字區(qū)域利用數(shù)字和字母的識別模型識別出數(shù)字與字母組成的字符串;最后,將識別出的漢字與字符串結(jié)合,即識別出的車牌。實驗結(jié)果表明所用方法能夠有效地提高車牌的識別率。
3)給出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法
針對識別模型參數(shù)多,容易陷入局部最優(yōu)解中的問題,給出了參數(shù)初始化的方法,該方法是用K-means算法訓(xùn)練出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層卷積核,并去除其中冗余的卷積核,在之后的訓(xùn)練
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