【摘 要】
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针对车牌图像倾斜、遮挡、失真、模糊导致车牌图像难以识别问题，提出一种多尺度区域注意力InfoGAN车牌识别网络。首先，基于InfoGAN框架提出一种多尺度区域注意力车牌超分辨率模块，通过引入颜色分布、字符结构特征的互信息约束，提升网络不同特征维度上的判别能力，重构失真、模糊的低分辨率车牌图像中关键字符特征。然后，在无车牌字符位置标签信息的情况下，使用多尺度区域注意力机制对车牌全局特征图中的车牌字符
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52278125）； 陕西省自然科学基础研究项目（2023-JC-YB-532）； 陕西省教育厅专项科研计划项目（20JK0721 ）；
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针对车牌图像倾斜、遮挡、失真、模糊导致车牌图像难以识别问题，提出一种多尺度区域注意力InfoGAN车牌识别网络。首先，基于InfoGAN框架提出一种多尺度区域注意力车牌超分辨率模块，通过引入颜色分布、字符结构特征的互信息约束，提升网络不同特征维度上的判别能力，重构失真、模糊的低分辨率车牌图像中关键字符特征。然后，在无车牌字符位置标签信息的情况下，使用多尺度区域注意力机制对车牌全局特征图中的车牌字符和背景解耦合，渐进式地对不同尺度特征图进行不同区域加权，提高网络对字符区域显著性的关注能力和背景噪声区域的抗干扰能力。最后，提出多尺度语义车牌字符特征提取模块，对重构后车牌图像中字符特征解码并识别。所提网络在自建XAUAT-Parking数据集和公开CCPD数据集上进行车牌识别准确率实验。实验结果表明，该网络在CCPD公开车牌数据集上平均识别率为99.3%，在自建XAUAT-Parking数据集上平均识别率可达99.2%。研究结果表明，该网络在复杂场景下具有准确的车牌识别效果和较强的鲁棒性。
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