【摘 要】
：
为改善车牌自动识别系统的通用性，在一般卷积神经网络（CNN）的基础上，提出一种具有两个浅层独立子网络的CNN,且具有并行卷积层计算的功能.一个用于推理车牌的概率；另一个利用线性激活对仿射参数进行回归.支持对汽车（包括公交车和卡车等）、摩托车等不同类型的交通工具牌照的检测识别.此外，使用基于YOLO v3的车牌字符识别模块，并施加了一系列的优化策略，实现对车牌中汉字的准确读取.实验结果表明所提方法的
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（61003032）； 轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室开放课题基金项目（2020YW003）； 成都工业学院引进人才科研启动项目（2021RC003）； 四川省大学生创新创业项目（S202111116048）；
论文部分内容阅读
为改善车牌自动识别系统的通用性，在一般卷积神经网络（CNN）的基础上，提出一种具有两个浅层独立子网络的CNN,且具有并行卷积层计算的功能.一个用于推理车牌的概率；另一个利用线性激活对仿射参数进行回归.支持对汽车（包括公交车和卡车等）、摩托车等不同类型的交通工具牌照的检测识别.此外，使用基于YOLO v3的车牌字符识别模块，并施加了一系列的优化策略，实现对车牌中汉字的准确读取.实验结果表明所提方法的识别精度优于一些同类优秀方法，在AOLP数据集上的车牌检测准确率达到98.9%,在CLPD数据集上的字符识别准确率达到96.2%.所提方法有助于促进智能交通系统的进一步发展.
其他文献
在当今互联网技术的迅速发展下,无论在社会中的哪个领域中,互联网的使用规模、用户数量、应用服务等都在不断增加,这不仅使我们的生活大大得到了改善,也使得互联网在我们的生活中越来越重要。但是,随着互联网的多元化发展以及网络中数据量的持续增长,网络对数据的传输要求越来越高,导致了网络拥塞的情况越来越严重,这对网络的发展和用户的体验都产生了很大的影响。如果是轻微的网络拥塞,会导致数据的传输效率下降,降低网络
物联网技术的发展带来了物联网传感器的广泛应用,随之而来的便是海量物联数据的存储挑战。在计算机系统的实际应用中存在着数据访问局部性的现象,即在一段时间内特定数据会被集中访问,数据可以分为“热数据”和“冷数据”,热数据指的是在一段时间内访问频率较高的数据,而冷数据指的是在一段时间访问频率较低的数据。存储技术的进步为数据存储带来了不同选择,对于海量物联数据存储,根据数据热度特征,可以采用不同的存储介质存
吉尔·德勒兹（Gilles Deleuze,1925-1995）是法国当代最重要的哲学家之一。生成论是德勒兹的重要理论之一,而文学与生命是德勒兹论文学的重要主题之一。本文基于德勒兹的生成论分析和研究英国作家刘易斯·卡罗尔（Lewis Carroll,1832-1898）的两部儿童小说《爱丽丝奇境历险记》和《爱丽丝镜中历险记》。本文主要包括以下几个部分:第一章是绪论部分,主要分析当前研究背景,明确了
随着社会的发展和互联网的普及,人们所面对的网络安全问题也日益增多,若只使用防火墙则无法解决此安全隐患。入侵检测作为一个动态的防御技术,对防火墙可以进行有效补充。随着人工智能的发展,机器学习也逐渐被应用于入侵检测领域,对网络进行实时监控和判别网络中的攻击行为。但随着网络数据规模变得高维且庞大,基于机器学习的入侵检测方法就会面临难以处理大规模数据和检测准确率降低等问题。此外,入侵检测领域还存在私有数据
在云计算领域,服务调度是一个重要分支。若服务的性能受到影响,可能会出现服务延时、服务不响应、服务反馈错误信息等问题,所以调度问题已成为云计算领域的关键研究问题之一。在物联网环境下,支撑服务的基础环境变得更加复杂,影响调度的因素也随之增多,例如数据分布更加分散,服务之间的依赖更加复杂等,这些都对调度提出了更高的要求。微服务是一种新型的应用软件结构,由于每个微服务都可以拥有自己的存储和处理资源,所以微