【摘 要】
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在自然场景下,车牌背景复杂,且存在倾斜、变形现象。车牌识别技术面临了新的挑战。为提高自然场景下车牌识别的准确率以及满足在嵌入式设备上部署的需求,提出一种新型车牌识别算法。车牌检测算法以YOLOX网络为目标检测网络,定位自然场景下的车牌区域位置。对该区域进行透视变换和旋转变化等预处理后,送入卷积循环神经网络实现车牌字符识别。两个模型均通过昇腾张量编译器,实现了模型量化和推理加速,并且转换为昇腾处理器
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在自然场景下,车牌背景复杂,且存在倾斜、变形现象。车牌识别技术面临了新的挑战。为提高自然场景下车牌识别的准确率以及满足在嵌入式设备上部署的需求,提出一种新型车牌识别算法。车牌检测算法以YOLOX网络为目标检测网络,定位自然场景下的车牌区域位置。对该区域进行透视变换和旋转变化等预处理后,送入卷积循环神经网络实现车牌字符识别。两个模型均通过昇腾张量编译器,实现了模型量化和推理加速,并且转换为昇腾处理器支持的离线模型,最终部署至昇腾Atlas200DK嵌入式设备。通过在自然场景下实测,检测速度达到35 fps,车牌定位精度为99.2%,字符识别准确率为90.8%。因此算法满足了在嵌入式设备上部署高准确率和高帧率的自然场景下车牌识别算法的需求,应用于智慧交通系统中能够发挥巨大作用。
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