复杂场景下基于改进YOLOv3 的车牌定位检测算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：lan737898

【摘要】

：

针对在光照、多车辆和低分辨率等复杂场景下车牌定位困难、检测速度慢和精度低等问题,提出了一种改进YOLOv3的方法。采用K-means++方法对实例的标签信息进行聚类分析获取新的anchor尺寸,通过改进后的精简特征提取网络(DarkNet41)来提高模型的检测效率并降低计算消耗。此外,改进了多尺度特征融合,由3尺度预测增加至4尺度预测并在检测网络中加入了改进后的Inception-SE结构来提高检

【作者】

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马巧梅王明俊梁昊然

【机构】

：

中北大学软件学院,山西省军民融合软件技术工程研究中心

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2021年07期

【关键词】

：

目标检测 YOLOv3 复杂场景车牌定位 CIoU Inception-SE结构 target detection YOLOv3 complex scenar

【基金项目】

：

山西省自然科学基金(201801D121026),山西省研究生创新项目(2020SY398)

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