重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (3): 119-127.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.03.016

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基于深度学习的车牌智能识别方法

饶文军，谷玉海，朱腾腾，黄艳庭   

  1. 北京信息科技大学 现代测控技术教育部重点实验室，北京 １００１９２
  • 收稿日期:2019-09-11 出版日期:2021-04-07 发布日期:2021-04-07
  • 作者简介:饶文军，男，硕士研究生，主要从事计算机视觉研究；通讯作者 谷玉海，博士，研究员，硕士生导师，主要从 事机电测控研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｇｙｕｈａｉ＠１６３．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目（２０１７ＹＦＢ１４０２１００），促进高校内涵发展 －重点研究培育项目（５２１１８３５１０２）

  • Received:2019-09-11 Online:2021-04-07 Published:2021-04-07

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摘要： 针对传统的车牌识别算法对于复杂环境车牌定位效果不理想、车牌识别准确率低、 实时性差等问题，提出了一种基于深度学习的车牌智能识别方法。首先使用 Ｙｏｌｏｖ３网络对图 片中的车牌进行定位，然后采用空间变换网络对倾斜的车牌进行校正，并将校正后的车牌送入 设计的改进卷积神经网络中提取车牌序列特征，最后通过双向递归神经网络和时序分类网络识 别出车牌字符。与传统车牌识别方法相比，提出的方法能够有效克服天气等不良状况的影响， 从 Ｙｏｌｏｖ３定位到识别完成的平均时间可以缩短至 ３３ｍｓ左右，平均识别准确率能够达到 ９６．１％。

关键词: 复杂环境, 神经网络, 车牌识别

中图分类号: 

  • TP391.41