【摘 要】
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随着社会的快速发展,智慧交通在现实生活中起着越来越重要的作用,车牌识别技术作为智慧交通系统中的组成部分也显得尤为重要。现有的车牌识别技术对于车牌位置相对固定、光线条件良好等理想环境下的车牌识别较为准确,然而在异常天气、背景复杂、车牌倾斜等复杂场景下的车牌识别仍存在可以改进的空间。为提升复杂场景下的车牌识别的性能,提出了基于深度学习的车牌检测与识别方法,并将其集成为智能车牌识别系统。本文主要工作内容
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随着社会的快速发展,智慧交通在现实生活中起着越来越重要的作用,车牌识别技术作为智慧交通系统中的组成部分也显得尤为重要。现有的车牌识别技术对于车牌位置相对固定、光线条件良好等理想环境下的车牌识别较为准确,然而在异常天气、背景复杂、车牌倾斜等复杂场景下的车牌识别仍存在可以改进的空间。为提升复杂场景下的车牌识别的性能,提出了基于深度学习的车牌检测与识别方法,并将其集成为智能车牌识别系统。本文主要工作内容如下:（1）提出了基于YOLOv5改进的车牌检测算法。为提高背景复杂、光照异常等复杂场景下车牌检测的精度和速度,基于YOLOv5的改进算法定位车牌位置,在原有算法中引入注意力机制来加强特征提取能力,保留更有价值的特征信息。使用改进后的YOLOv5算法对车牌和角点进行检测,为后续的车牌矫正和字符识别做基础。实验结果表明,与Faster R-CNN和SSD等经典目标检测算法相比,基于YOLOv5改进的车牌检测方法对复杂场景下的车牌检测性能更为优秀。（2）提出了一种端到端的车牌字符识别算法。本文基于卷积循环神经网络设计了端到端识别车牌字符的LPCRNet算法,该算法跳过了字符分割这一过程,以整张车牌图像作为输入,通过训练得到的模型直接识别图像中的车牌字符。LPCRNet算法在输入端对倾斜车牌做矫正处理,将矫正后的车牌图像送入卷积神经网络和循环神经网络的联合网络学习车牌的序列特征并预测其标签,最后使用CTC方法将预测的标签转录得到车牌字符的识别结果。实验证明,LPCRNet算法在车牌倾斜、光照不均等条件下的车牌字符识别效果优于其他字符识别方法。（3）设计并实现了基于深度学习算法的智能车牌识别系统。智能车牌识别系统集成了车牌检测和车牌字符识别两大模块,分别加载基于YOLOv5改进的车牌检测算法和端到端识别车牌字符的LPCRNet算法完成车牌的识别任务,并设计了可视化页面展示识别过程中车牌检测、车牌矫正和字符的识别结果。测试结果表明,实现的智能车牌识别系统对多种场景下的车牌识别均具有良好的鲁棒性和实时性。图33表5参75
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