基于深度學習的車牌識別系統(tǒng).pdf

1、隨著城市化發(fā)展，車牌自動化識別技術的需求日漸凸顯。雖然在高清靜止的場景中車牌識別已經(jīng)較為成熟，但在更廣義的場景中，車牌識別問題依然面臨挑戰(zhàn)。
　　在本文中使用近年來較為熱門的深度學習技術對廣義場景下中文車牌識別進行探究。在工程上，為了全面研究車牌問題，控制數(shù)據(jù)和標注的一致性，創(chuàng)建了一個車牌數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。為了及時查看算法結果以及方便地進行修改標注，我們搭建了測試網(wǎng)站以及標注網(wǎng)站。在算法上先調(diào)研了傳統(tǒng)的車牌識別流程以及算法技巧。利用調(diào)研

2、得到的方法以及深度學習方法來實現(xiàn)傳統(tǒng)的車牌流程，即車牌檢測、車牌定位、字符分割和字符識別。分析傳統(tǒng)流程的缺點，發(fā)現(xiàn)瓶頸在于過多的流程和各個算法模塊間銜接不夠緊密積累起了速度以及準確率的嚴重損失。所以本文把車牌識別分為了車牌檢測和正車牌識別兩個部分，并提出了端到端的方法來克服傳統(tǒng)流程進行正車牌識別帶來的問題。為了支持深度學習端到端的正車牌識別模型的訓練，本文又設計和實現(xiàn)了模擬車牌生成器來產(chǎn)生大量正車牌圖片。
　　本文搜集了大量車牌數(shù)