【摘 要】
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深层卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)因其能够自动学习图像有效特征,被广泛应用于视觉目标检测.为克服DCNN目标检测算法大多因采用矩形检测框,而无法有效地应对非约束环境下倾斜性车牌的准确定位问题.提出一种可同时输出矩形目标检测框与关键点的车牌定位解决方案,并具体以YOLOv3所用网络为对象,通过扩展其输出维度,增设车牌顶点相对于矩形检测
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室（三峡大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402259,U1401252),湖北省中央引导地方科技发展专项(2019ZYYD007)
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深层卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)因其能够自动学习图像有效特征,被广泛应用于视觉目标检测.为克服DCNN目标检测算法大多因采用矩形检测框,而无法有效地应对非约束环境下倾斜性车牌的准确定位问题.提出一种可同时输出矩形目标检测框与关键点的车牌定位解决方案,并具体以YOLOv3所用网络为对象,通过扩展其输出维度,增设车牌顶点相对于矩形检测输出框角点的偏移量损失,在保留其高效计算性能的前提下,训练使其可同时输出矩形检测框及车牌顶点,实现精准定
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