【摘 要】
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为解决目前市场上车牌识别设备的高时延以及对高性能处理器高依赖性的问题,提出了一种基于yolov3的车牌定位识别方法,实现对车辆的车牌进行自动定位与识别.该方法通过收集5000张车辆图像数据,打包为VOC数据集,使用LabelImg工具对图像进行标注,并构建13个卷积层的yolo模型,在loss曲线趋于稳定之后,完成模型的训练,最终使用已训练的模型对车辆图像数据进行车牌识别.实验表明:在1000个测试数据中,该方法识别率达97.5％,平均耗时18.19 ms,能够快速精准的对车辆进行车牌识别.
【机 构】
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东北石油大学 物理与电子工程学院,黑龙江 大庆163318;东北石油大学 海洋油气工程学院,黑龙江 大庆163318
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为解决目前市场上车牌识别设备的高时延以及对高性能处理器高依赖性的问题,提出了一种基于yolov3的车牌定位识别方法,实现对车辆的车牌进行自动定位与识别.该方法通过收集5000张车辆图像数据,打包为VOC数据集,使用LabelImg工具对图像进行标注,并构建13个卷积层的yolo模型,在loss曲线趋于稳定之后,完成模型的训练,最终使用已训练的模型对车辆图像数据进行车牌识别.实验表明:在1000个测试数据中,该方法识别率达97.5％,平均耗时18.19 ms,能够快速精准的对车辆进行车牌识别.
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