基于改进UNet网络的车牌分割算法研究

针对传统图像算法在定位分割车牌时易受复杂环境因素影响,为提升分割准确率,采用深度学习UNet网络模型进行改进研究,对其增加注意力cSE模块,以增强网络对特征的提炼能力,与其他主流分割网络进行对比实验。实验结果表明,在自建车牌数据集上经过100轮训练后,该文改进方法中的各种指标系数表现最好,其中在测试集上的Dice、Miou指标分别比经典UNet网络提高了16%、15%,较FCN和CeNet等分割网络有较大幅度的提升,较主流的UNet改进网络也有不同程度的提升,证明了cSE-UNet网络能够提高车牌图像分割的准确率,是一种有效的改进网络模型。