结合深度特征迁移与融合的两阶段船牌定位算法

获取运河过往船只的身份信息具有重要意义,快速、准确地定位船牌是实现船只身份自动化识别的首要任务.为提升对小尺度船牌的检测性能,提出一种结合深度特征迁移与融合的两阶段船牌定位算法.首先在船只检测阶段,通过迁移学习构建船只检测模型,获取图片中船只区域的位置信息;然后在船牌定位阶段,提出基于特征融合策略的多尺度船牌定位网络,在上一阶段的基础上对船牌进行定位.在SLPLOC船牌定位数据集上的实验结果表明,相比其他算法,该算法能够有效地减少误差,提升精度值和召回率.