【摘 要】
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近年来,我国人均收入水平不断提高,汽车开始走进千家万户,与此同时,车辆数量的增加也给交通管理带来了巨大压力。因此,对交通系统进行智能化管理的需求十分迫切,车牌的定位与识别作为智能化交通系统的重要组成部分,其效率与准确率十分关键。由于车牌拍摄的场景各异,车牌本身存在倾斜、磨损、模糊等问题,通常传统的车牌定位系统对车牌的定位效果不佳。另一方面,传统的车牌识别需要对车牌进行字符分割,分割方法过于繁琐且识
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近年来,我国人均收入水平不断提高,汽车开始走进千家万户,与此同时,车辆数量的增加也给交通管理带来了巨大压力。因此,对交通系统进行智能化管理的需求十分迫切,车牌的定位与识别作为智能化交通系统的重要组成部分,其效率与准确率十分关键。由于车牌拍摄的场景各异,车牌本身存在倾斜、磨损、模糊等问题,通常传统的车牌定位系统对车牌的定位效果不佳。另一方面,传统的车牌识别需要对车牌进行字符分割,分割方法过于繁琐且识别准确率较低。本文针对上述问题,对现有方法进行改进,主要工作如下:（1）针对车牌定位不准的问题,本文利用图像预处理、形态学变换、边缘检测等方法,并结合车牌尺寸信息、颜色信息对车牌进行定位。具体方式为:利用高斯函数对图像进行预处理,通过二值化和边缘检测找到图像边缘,进行先开后闭使边缘连接成为一个整体,最后通过长宽比信息及在HSV空间下的颜色信息对矩形框进行筛选,得到车牌定位结果。结果表明该方法的精度和召回率比只基于颜色和形态学的方法分别提高7.11%、5.02%,比只基于边缘和形态学的方法分别提高4.78%、3.43%。（2）针对车牌识别需要字符分割从而影响识别准确率的问题,本文在VGG16模型的基础上,加入了BN层、引入PRe LU激活函数,并进一步引入STN模块、BLSTM网络和CTC转录层。改进后的ST-CRNNs模型实现了端到端的车牌识别,无需对车牌进行分割。在提高效率的同时,该模型在MIX数据集的识别准确率较Res Net、Goog Le Net、VGG16、CRNN模型分别提高2.98%、1.81%、3.91%、0.86%。
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