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基于移动边缘计算的车联网车牌号码识别算法
被引量:
10
1
作者
李猛坤
柯正轩
+3 位作者
于定荣
张建林
贾军营
刘利峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3151-3157,共7页
车联网视频采集终端在复杂环境下会出现准确率较低的问题,对此提出基于神经网络的车载视频采集终端车牌号码识别算法。依托移动边缘计算优势,在车联网侧添加边缘层MobileNet可分离卷积核,在采用滤镜算法对采集图像进行数学形态学预处理...
车联网视频采集终端在复杂环境下会出现准确率较低的问题,对此提出基于神经网络的车载视频采集终端车牌号码识别算法。依托移动边缘计算优势,在车联网侧添加边缘层MobileNet可分离卷积核,在采用滤镜算法对采集图像进行数学形态学预处理后,结合云端的深度神经网络,设计一种基于车联网边缘计算的车牌号识别算法。实验结果表明,该方法较传统方法有着更高的准确率与速率,更好满足了公安应急处突中移动车辆实时定位的要求。
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关键词
边缘计算
车牌号识别
深度可分离神经网络
机器学习
图像处理
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职称材料
题名
基于移动边缘计算的车联网车牌号码识别算法
被引量:
10
1
作者
李猛坤
柯正轩
于定荣
张建林
贾军营
刘利峰
机构
首都师范大学管理学院
中国航天科技集团有限公司北京神舟航天软件技术有限公司
中国
中医科学院中药研究所
沈阳风驰
软件
股份
有限公司
风驰研究院
誉才
科技
总部
北京
誉才
科技
有限公司
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3151-3157,共7页
基金
全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究基金项目(2020-AFCEC-074)。
文摘
车联网视频采集终端在复杂环境下会出现准确率较低的问题,对此提出基于神经网络的车载视频采集终端车牌号码识别算法。依托移动边缘计算优势,在车联网侧添加边缘层MobileNet可分离卷积核,在采用滤镜算法对采集图像进行数学形态学预处理后,结合云端的深度神经网络,设计一种基于车联网边缘计算的车牌号识别算法。实验结果表明,该方法较传统方法有着更高的准确率与速率,更好满足了公安应急处突中移动车辆实时定位的要求。
关键词
边缘计算
车牌号识别
深度可分离神经网络
机器学习
图像处理
Keywords
edge calculation
license plate identification
depth separable neural network
machine learning
image processing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于移动边缘计算的车联网车牌号码识别算法
李猛坤
柯正轩
于定荣
张建林
贾军营
刘利峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
10
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