YOLOv8和LPRNet融合的车牌识别系统设计

车牌检测与识别作为智能交通管理的重要组成部分,广泛应用于道路监管、停车场管理等场景。为提高车牌识别的准确性,本文构建一种高效快捷的车牌检测与识别系统。将YOLOv8目标检测模型与LPRNet车牌识别网络结合运用,提升模型的精度与鲁棒性。测试的结果表明,系统对车牌检测与字符识别的精度达到85%,平均推理速度为40.30ms,具有较好的有效性与高效性。

基于深度学习的车牌识别算法设计

针对常规车牌识别算法难以进行不同长度的车牌字符识别以及运算量较大的问题,设计一种改进的轻量化YOLOv5s+CRNN算法以实现车牌识别。首先,对YOLOv5s模型进行轻量级设计优化,采用PP-LCNet网络来取代YOLOv5s的原始骨干网络,同时在Neck部分引入轻量级卷积结构DWConv以及一次性聚合VoV-GSCSP模块。实验结果显示,改进后的模型与原模型相比,在mAP值几乎不变的前提下,参数量降低了50.99%,而检测速度提升了27.92%。然后引入轻量级卷积结构GSConv对CRNN进行轻量化优化。优化实验结果显示,改进后的模型与原模型相比,参数量降低了约48%,平均单张图像的检测时间大约为30 ms,比原算法提升约32%。最后将改进的模型进行组合,改进后的YOLOv5s+CRNN模型平均精度均值(mAP)达到了77.6%,比改进前提升了约0.6%,字符识别的准确度降低了约0.44%,并且参数量降低了50.7%,检测速度达到了142 f/s,获得了良好的车牌识别效果。

基于多维空间卷积信息增强的低质车牌信息超分辨率重建

现有交通监控终端采集到的车辆影像通常存在远景低分辨率现象,并伴随有强噪、模糊、过曝、欠曝等一些不确定性像素影响因素,导致车牌信息智能识别的精度难以保证。针对上述问题,提出基于多维空间卷积信息增强的低质车牌信息超分辨率重建(LL-SR)网络。首先,利用卷积挖掘空间与通道特征点的相关性,聚合浅层特征;其次,从不同感受野和不同维度挖掘特征图之间的关联关系,从而恢复车牌信息的高频细节;最后,对得到的不同尺度特征进行跨通道像素级融合和矫正,以减少无用特征在上下文的传播,实现低质车牌信息的超分辨率重建。在太原车牌(LT)和美国车牌(LU)数据集上的实验结果表明,所提网络的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别为26.6824 dB和0.8203及22.3567 dB和0.7813,相较于NGramSwin(N-Gram in Swin transformers)和CARN(CAscading Residual Network)分别提升了0.2109 dB和1.7361 dB、0.0057和0.0330及0.4728 dB和1.4192 dB、0.0196和0.0399;且重建后的车牌信息具有更好的视觉效果。

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。

一种基于相似度的汽车车牌号码自动识别系统

文章介绍了一种基于相似度的汽车车牌号码自动识别系统。介绍了系统的软、硬件设计 ,分析了车牌图像的预处理、车牌定位、车牌区域二值化和车牌字符识别。实验结果表明 。

开放场景中的高精度车牌识别算法

目前,限制条件下的车牌识别算法比较成熟,广泛应用于各种车牌识别系统。由于拍摄角度差异较大、车辆运动模糊等因素的影响,中文车牌识别仍具有较大的挑战性。针对上述问题,该文放弃单一的端到端深度学习的车牌识别方法,提出了一种检测、分类一体化的逐级车牌识别算法,采用逐级对象检测策略与字符分类相结合预测车牌的字符结果。在此基础上,提出一种多锚点字符位置回归算法,进一步精确回归所有车牌字符的局部区域位置信息。同时为了满足字符检测和字符分类的需求,解决现有车牌数据集类别不均衡的问题,该文贡献了一系列配套的车牌数据集。充分实验表明,该方法在不同数据集上都能达到目前的先进水平,并在公开数据集CCPD上准确率达到了99%,在开放场景中具备高精度和高鲁棒性。

基于模板匹配的车牌字符识别算法研究

基于模板匹配的字符识别是车牌识别中重要的研究方法,该方法下组成的车牌识别系统涵盖了图像预处理、车牌定位、字符分割以及模板匹配等主要内容。该算法首先对拍照获取的车牌图像进行灰度化、边缘检测、阈值分割等预处理,其目的是为得到只含有车牌信息的图像;然后将车牌图像进行腐蚀处理,确定车牌区域,并且通过二值化得到突出车牌字符信息的二值图像,以便于进行字符分割;最后再将分割出的字符与字符模板进行匹配得到准确的识别结果。实验结果表明:基于该方法所实现的车牌识别系统,其识别过程简单且便捷,对于车牌的定位较为精准,能够较好地满足车牌识别的基本要求。

车牌识别系统中关键技术的研究

针对现有的车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌定位与提取技术采用了基于图像二维能量与HIS彩色空间相结合的方法,并对现有的能量算法与彩色图像分割算法做了改进。在倾斜校正中,给出了一种基于车牌二值图像的密度重心的校正方法;在识别技术中,引入了特征提取与多级BP神经网络算法相结合的分类识别方法,对车牌中部分相似字符采用二级神经网络进行精细识别。实验表明,通过对车牌识别系统中关键技术的改进可以大大提高该系统的鲁棒性与准确率。

基于聚类分析的个性化美国车牌分割算法

针对美国车牌个性化严重,车牌上字符个数、字体、间距和背景等信息都不一致的情况,提出一种可处理复杂多变车牌的车牌分割算法.基于动态的字符分布信息计算车牌倾斜角度和垂直投影局部梯度,利用聚类方法去除非字符区域,并动态确定字符宽度,获得准确字符区域.基于局部梯度的循环分割得到准确的字符分割结果.为了验证该算法,基于1万多张美国车牌的数据集进行实验,结果表明:与已有算法相比,该算法对于具有字符个数不定、字符间距不一致、背景复杂等特征的个性化美国车牌的分割效果有较大提高,分割正确率提高了约5%.

基于深度学习的非约束场景多车牌识别方法研究

为解决非约束场景下的车牌识别精度问题,提出一种能够适应非约束场景并识别不同类型单车牌以及多车牌的自动车牌识别模型。该模型应用数据迁移技术,通过YOLOv5检测车辆并通过后处理筛选有效车辆目标,经检测并矫正后,通过ResNet18以及双向长短期记忆网络BLSTM网络结合连接时序分类损失CTC识别车牌字符。在模型训练过程中使用数据增强技术进一步提高了模型性能。该模型在CCPD以及AOLP的多个子数据集上进行了测试,展现出了优于其它方法识别精度和识别速度。

基于图像自适应增强的轻量级雾天车牌检测和识别算法

针对雾天图像降质带来的车牌识别难题,提出一种采用图像自适应增强的轻量级车牌检测和识别算法。以目标检测网络YOLOv5s和车牌识别网络LPRNet为基础,设计一个改进的图像自适应增强模块级联于YOLOv5s之前,并引入混合注意力(SA)机制改进LPRNet。图像自适应增强模块由带参数的图像去雾和纹理增强模块以及自适应参数预测模块组成。自适应参数预测模块是轻量级卷积神经网络,与YOLOv5s联合训练,为不同程度的带雾图像自动提供合适的去雾和纹理增强参数以获得更准确的车牌检测结果。利用车牌位置的真实标签和实际检测结果,采用混合注意力机制和迁移学习策略得到最终的SA-LPRNet模型,缓解识别模型对检测结果的敏感性以获得更高的车牌识别准确率。在合成的雾天车牌数据集上的实验结果表明:本文算法对雾天车牌检测的mAP@0.5-0.95指标达到70.6%,车牌识别准确率达到93.5%,优于对比算法,且识别速度满足实时性要求。

基于Matlab的多色车牌识别系统优化设计

以车牌识别专用芯片设计为前提,应用图像处理的方式设计和优化多色车牌识别系统。在车牌定位算法中将数学形态学定位与颜色定位相结合,弥补了传统单一定位算法定位不准确的缺陷;在车牌二值化过程中采用去背景二值化算法,减弱了光照不均匀等因素对车牌二值化的影响;在字符分割算法中对投影法进行优化,对字符进行粗分割后,对可能受到影响的字符进行细分割,提高了字符分割的准确性;在字符识别算法中采取二次匹配等操作对传统的模板匹配法进行优化,进一步提高了车牌识别率。仿真结果表明,该系统对不同颜色车牌号综合识别率达到了94.5%,为后续芯片设计提供算法依据。

基于注意力机制的免分割车牌字符识别

针对车牌数据量小的情况下对车牌样本图像进行了数据增强,扩充数据解决小样本数据的均衡性问题。对增强后的车牌图像采用一种基于注意力机制的轻量级车牌字符识别算法,实现了端对端免分割字符的深度学习算法。在算法中引入了SE注意力机制模块,可实现不同通道的权重不同。算法的优点模型结构比较精简,提高识别速度,对车牌的倾斜和光线有一定的鲁棒性。

基于深度可分离卷积神经网络的端到端高效车牌识别方法

车牌识别易受到天气或光照条件等不可预见干扰的影响。因此,文章提出了一种无需分割的车牌识别框架,该网络模型结合了先进的深度学习方法和设计思想,采用了深度可分离卷积来极大地降低计算量。与之前相比,它以更低的计算要求实现了更高的识别精度。在两个不同的数据集上对所提方法的有效性进行了评估,并获得了超过99%识别准确率和70以上的帧率,该方法稳健高效,值得推广。

基于深度学习的车牌识别系统研究

本文针对目前车牌识别受限于光照、角度、场地等环境影响,开展基于深度学习的车牌识别研究。车牌定位前先对车牌图像进行灰度化处理、均值滤波消除噪声、边缘检测、二值化等预处理,结合几何、颜色等多项特征进行定位;再使用垂直投影法,找到每个字符的边界区域,逐一进行字符切割;最后搭建卷积神经网络,构建训练集和测试集,通过深度学习,识别和输出车牌字符,并在MATLAB上测试和仿真,准确率达到98.6%。

基于深度学习的雾霾天气下的车牌号码识别方法

针对雾霾天气下车牌识别存在的精确度低、漏检等问题,提出了一种基于深度学习的雾霾天气下的车牌号码识别方法。首先用AOD-Net算法对车辆图像进行去雾预处理。然后,基于YOLOv5网络设计一种车牌检测网络ACG_YOLOv5s。ACG_YOLOv5s是在YOLOv5s网络的基础上,融入CBAM注意力机制,提高模型的抗干扰能力;引入自适应特征融合网络ASFF,根据模型自适应学习到的权重赋予网络不同特征层不同比重的权值,从而突出重要特征信息;使用Ghost卷积模块替换传统卷积,在保证模型效果的同时减少了网络训练过程中的参数量。最后通过LPRNet对检测到的车牌图像进行识别。实验结果表明,改进后的ACG_YOLOv5s网络车牌检测准确率达到99.6%,LPRNet识别准确率达96%且内存占比小。实验证明AOD-Net算法和YOLO算法结合可更加有效地检测雾霾天气下车牌图像中的车牌号码。

基于卷积神经网络的车牌识别研究

为了满足交通管理和安全监控需求,针对车牌识别技术在智能交通系统中的重要性,本文旨在运用卷积神经网络实现汽车牌照的识别,首先通过对采集到的图像进行滤波降噪等预处理,运用Sobel算子进行边缘检测;其次对图像进行形态学运算,利用轮廓检测确定出车牌的位置;然后采取边缘检测的方法进行字符分割;最后运用卷积神经网络对车牌字符实现识别。模型测试结果表明,车牌识别系统汉字识别的准确率为91.4%,数字和字母共同识别的准确率为95.5%。

复杂道路环境下大流量路口多车牌自动识别

复杂道路口车流量大,车牌采集图像存在遮挡,倾斜等现象,导致车牌检测准确率低、泛化性差。为解决上述问题,提出一种基于改进Yolov3车辆识别与Mask R-CNN车牌检测相融合的算法,通过两步分别检测车辆与车牌,最终构建出YOL3-RCNN多车牌识别模型。模型首先基于上采样算法将图像的大、中、小特征有机融合;然后采用形态聚类算法,自适应计算IOU阈值,提高车辆检出率与准确率;接着对检测出的车辆进行裁剪,SOFTNMS优化与仿射变换,解决车牌遮挡,倾斜与背景复杂的难题;最后基于ResNet50网络识别车牌字符与数字,并利用RPN进行回归校验。多组基线算法的仿真结果显示,在UA-DETRAC车辆检测数据集上,与传统车牌检测算法相比,YOL3-RCNN算法的准确率与召回率分别提高了7.7%与9.6%,且具有较高的车牌检测速率。综上所述,所构建的YOL3-RCNN多车牌识别模型具有较高的检测准确性、时效性与普适性。

改进的车牌校正与识别算法

为解决车牌存在图像背景噪声较大和车牌倾斜校正精度的问题,本文提出基于OpenCV的车牌校正与识别算法。基于形态学运算,对输入的图像进行车牌定位,并通过霍夫变换和透视变换进行倾斜校正,然后进行车牌字符分割,采取模板匹配技术对分割后的字符逐一进行比对识别,输出识别得到的车牌信息。实践结果显示了本文算法的系统性和实用性。

基于二维空间遍历长短时记忆网络的端到端车牌识别方法

车牌识别方法是现代智能交通管理系统的重要组成部分,在许多领域得到了广泛的应用。然而,在实际应用场景中,存在多行牌照,传统方法在处理多行车牌时灵活性不够,无法实现高精度端到端识别。为此,提出一种基于二维空间遍历长短时记忆(2DST-LSTM)网络的端到端识别方法识别单行车牌和双行车牌。所提方法摒弃了以往的图像分割步骤,而以端到端的方式识别车牌,使车牌识别的效能和精度更高。2DST-LSTM可以提高车牌,尤其是双行车牌,在复杂环境下的识别效果。在多个数据集上的实验结果表明,所提方法对双行车牌的识别率最高达到了98.6%,证明了所提方法的有效性。