-
题名基于语义对齐和层次优化的非机动车车牌识别定位方法
- 1
-
-
作者
谭若琦
董明刚
赵唯肖
武天昊
-
机构
桂林理工大学信息科学与工程学院
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期142-151,共10页
-
基金
国家自然科学基金(62366012)。
-
文摘
对非机动车违规行为依法追究责任是提高城市交通安全的有效手段。由于非机动车车牌具有尺寸小、分布密集、易遮挡等特点,导致应用传统的深度学习方法会出现特征信息大量丢失的现象。为此,提出一种基于语义对齐和层次优化的非机动车车牌识别定位方法。首先设计底层信息融合的语义对齐模块,在上采样过程中利用底层目标信息引导高层语义向下融合,以解决高底层语义冲突带来的小目标特征丢失问题;然后构建CSP结构的层次优化模块替代深层ELAN模块,使用堆叠少量卷积核模块提取目标信息以减少网络层数,避免特征信息在深层丢失;最后,为减少训练过程中的匹配误差,使用K-Means++算法聚类得到适合非机动车车牌的初始锚框,提高小目标识别定位准确率。实验结果表明,所提方法在自制非机动车车牌数据集上的识别定位准确率为90.95%,与YOLOv7、YOLOv8等代表性方法相比至少提升3.58%,为非机动车车牌识别定位提供了一种有效的方法。
-
关键词
小目标检测
非机动车车牌
语义对齐
层次优化
K-Means++算法
-
Keywords
small object detection
non-motorized license plate
semantic alignment
hierarchical optimization
K-Means++algorithm
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-