【摘 要】
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针对现有车牌识别模型大多基于特定场合、泛化能力较差的问题,本文基于Center Net检测器、Res Net组件建立了由车辆检测、车牌检测和车牌识别组成的三阶段车牌识别模型。在每个阶段,对已有模型进行优化,使该模型能够在自然场景下实现对车牌的高精度识别。三阶段算法主要思路如下:（1）模型第一阶段使用CenterNet检测器构建了车辆检测模型。通过简化Center Net检测器中的Hourglass
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针对现有车牌识别模型大多基于特定场合、泛化能力较差的问题,本文基于Center Net检测器、Res Net组件建立了由车辆检测、车牌检测和车牌识别组成的三阶段车牌识别模型。在每个阶段,对已有模型进行优化,使该模型能够在自然场景下实现对车牌的高精度识别。三阶段算法主要思路如下:（1）模型第一阶段使用CenterNet检测器构建了车辆检测模型。通过简化Center Net检测器中的Hourglass-104结构提高了模型速度,同时,使用空洞卷积网络代替传统的卷积神经网络,并在残差块的非线性激活函数处加入一条输出支路,优化了网络的准确率。最终模型在PKU数据集上的平均精度达到58.9%,与其他经典车辆检测算法相比有很大提升。（2）模型第二阶段是在基于ResNet的车牌检测模型上改进得到的。通过在模型前加入WPOD-NET网络修正由于拍摄问题导致的车牌畸变问题,同时在预测阶段使用并行输出,提高了检测的精度和速度。该模型在PKU数据集上的平均准确率达到了95.26%,远超其他经典车牌检测模型。（3）模型第三阶段使用插入ResNet模块的CNN网络构建了车牌识别模型。首先针对国内车牌字符规律选择了Bi LSTM作为序列特征提取模块,然后使用能够节省训练时间的并行输入Attention机制网络构建预测模块。最终该组合模型在PKU数据集上的准确率达到了97.5%,能够有效地满足车牌识别的高精度要求。本文构建的基于目标检测与目标识别的自然场景下三阶段车牌识别模型在PKU数据集上准确率达到了98.1%,与现有自然场景车牌识别模型相比,准确率有很大提升。
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