【摘要】：近些年來,隨著經(jīng)濟的發(fā)展,我國汽車保有量迅猛增長,如何才能快速獲取車牌信息,已成為交通管理部門亟待解決的難題。對此,一種自適應能力強、檢測速度快且精度高的算法,是車牌檢測算法的研究發(fā)展方向。雖然傳統(tǒng)的車牌檢測算法已經(jīng)投入到實際應用,但是檢測傳統(tǒng)的車牌檢測算法效果不佳,并且傳統(tǒng)檢測算法難以適應多種場景。而深度學習算法具有很好的圖像特征表示能力且能夠應用于復雜場景,但是檢測過程比較耗時�；谝陨显�,我們對車牌識別技術做了大量的研究,實行了復雜場景高效識別車牌,本文中車牌識別算法做了如下改進:1)設計了基于FCN模塊和Faster R-CNN模塊的車牌定位系統(tǒng):在車牌識別系統(tǒng)中將FCN語義分割模塊和Faster R-CNN檢測模塊有效的結(jié)合在一起,用于車牌定位,并且設計了兩個網(wǎng)絡,分別替換FCN模塊和Faster R-CNN模塊原始的特征提取網(wǎng)絡。其中,FCN模塊用于檢測出車牌候選區(qū)域,Faster R-CNN模塊通過檢測車牌候選區(qū)域,得到車牌的具體位置。由于所提出的網(wǎng)絡較小,訓練后的模型也較小,在保證準確率的前提下極大提高了車牌定位的速度,達到高效率車牌識別要求。2)優(yōu)化了模型的訓練過程:針對光線復雜場景識別率低、模糊圖片誤識別等問題。文中利用分類器對樣本進行分類,將分類錯誤的樣本,重新放入負樣本集合中,旨在獲取更具識別性的特征表示,有效的提高了模型對復雜場景和難以識別圖片的識別能力。3)改進車牌檢測方法中的非極大值抑制算法:在實驗中發(fā)現(xiàn)多個車牌距離較近時,非極大值抑制算法會直接刪除所有重合度大于閾值的候選框,造成部分車牌漏檢。對此,我們摒棄了直接刪除候選框的做法,改用降低該框置信度的方式。本方法保留了原本被刪除的候選框,降低了多個車牌距離較近時的漏檢率,提高了模型的檢測效果。同時成功將該車牌識別算法應用于重慶凱澤公司的商用項目。
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U495;TP391.41
【圖文】：

加了偏置是為了模型預測的結(jié)果不經(jīng)過原點，偏置項表示沒有任何輸入時的逡逑輸出會偏移６。逡逑線性回歸的模型示例如圖２－１所示，從圖中可以看出坐標系中的點被擬合為逡逑一條不經(jīng)過坐標原點的直線，模型得到的參數(shù)ｗ在圖中表示為直線的斜率，偏置逡逑項Ｚ）則表示直線的縱截距。逡逑９邋－邐／邋ａ邐／？逡逑ｙ邋ｙ邋＝邋ｗ邋ｘ逡逑：／逡逑：；／逡逑／１邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐ｉ邐ｉ邐＞逡逑【１邋／邋ｉ邐２邐＞邐４邐５邐ｂ邐：邐Ｓ邐５邐’逡逑圖２－１線性回歸模型逡逑２．１．２邏輯回歸逡逑線性回歸對輸入進行擬合，邏輯回歸用于對樣本分類。通常情況下，線性回逡逑歸中的輸入和輸出是連續(xù)的，取值范鬧從負無窮到正無窮；但是在邏輯回歸中，逡逑輸入多數(shù)情況下是有限個零散的值。在二分類Ｍ題中，輸出只“0和１兩個值，逡逑不同的值表示不同類別的物體，這就是常見的二分類。比如用ｓｉｇｍｏｉｄ對輸入逡逑ｗ＇；ｃ邋＋６的值進行壓縮之后映射在０到１之間。逡逑２．１．３激活函數(shù)逡逑激活函數(shù)（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ邋ｆｕｎｃｔｉｏｎ）指的是神經(jīng)網(wǎng)絡中用于提供非線性建模的一逡逑類函數(shù)，在深度學習中有著至關重要的地位。一般情況下，都是用非線性函數(shù)作逡逑為激活函數(shù)。沒有使用激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡一般不能處理非線性問題，對線性不逡逑可分的數(shù)據(jù)也很難解決。接下來簡單介紹幾種常見的激活函數(shù)。逡逑１）邋Ｓｉｇｍｏｉｄ邋函數(shù)逡逑８逡

該函數(shù)的形狀從物理學上來說，很接近生物神經(jīng)元細胞（抑制或者激勵）的逡逑性質(zhì)，而且它的輸出在（０，１）之間，可以用來表示概率問題，還可以表示輸出歸逡逑一化問題，其函數(shù)圖像如圖２－２所示。逡逑從圖中可以看出ｌｉｍ．廣（ｘ）邋＝邋０逡逑．Ｖ－＋Ｏ０逡逑１．５邋邐！邐逡逑＇邋邐逡逑０．５邋邐ｙＴ邐逡逑０邋邐……邐邐逡逑－０．５邋邐１邐逡逑－３邐０邐３逡逑圖２－２邋Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)圖像逡逑這種情況稱為軟飽和性，這個正是ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)的缺點，在神經(jīng)網(wǎng)絡的后向傳逡逑播過程中更新權(quán)重的速度越來越慢，網(wǎng)絡的參數(shù)難以得到更新，這種現(xiàn)象稱為梯逡逑度消失［２２：。逡逑２）邋ｔａｎｈ函數(shù)逡逑ｔａｎｈ函數(shù)表達式如公式２－６所＞』々：逡逑＼－ｅ￣２ｘ逡逑ｆ（ｘ）＝＂邋＾７邐（２－６）逡逑＼邋＋邋ｅ逡逑ｔａｎｈ是常見的激活函數(shù)，如圖２－３所示，和ｓｉｇｍｏｉｄ相比，它收斂的非�？�，逡逑這樣就減少了迭代次數(shù)。但是，從函數(shù)的形狀可以看出，ｔａｎｈ和ｓｉｇｍｏｉｄ邋—樣具有逡逑２邋邐．邐逡逑－１邋邐邐邐逡逑Ｊ邐ｉ邐逡逑－５邐０邐５逡逑圖２－３邋ｔａｎｈ函數(shù)曲線逡逑９逡逑

該函數(shù)的形狀從物理學上來說，很接近生物神經(jīng)元細胞（抑制或者激勵）的逡逑性質(zhì)，而且它的輸出在（０，１）之間，可以用來表示概率問題，還可以表示輸出歸逡逑一化問題，其函數(shù)圖像如圖２－２所示。逡逑從圖中可以看出ｌｉｍ．廣（ｘ）邋＝邋０逡逑．Ｖ－＋Ｏ０逡逑１．５邋邐！邐逡逑＇邋邐逡逑０．５邋邐ｙＴ邐逡逑０邋邐……邐邐逡逑－０．５邋邐１邐逡逑－３邐０邐３逡逑圖２－２邋Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)圖像逡逑這種情況稱為軟飽和性，這個正是ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)的缺點，在神經(jīng)網(wǎng)絡的后向傳逡逑播過程中更新權(quán)重的速度越來越慢，網(wǎng)絡的參數(shù)難以得到更新，這種現(xiàn)象稱為梯逡逑度消失［２２：。逡逑２）邋ｔａｎｈ函數(shù)逡逑ｔａｎｈ函數(shù)表達式如公式２－６所＞』々：逡逑＼－ｅ￣２ｘ逡逑ｆ（ｘ）＝＂邋＾７邐（２－６）逡逑＼邋＋邋ｅ逡逑ｔａｎｈ是常見的激活函數(shù)，如圖２－３所示，和ｓｉｇｍｏｉｄ相比，它收斂的非�？�，逡逑這樣就減少了迭代次數(shù)。但是，從函數(shù)的形狀可以看出，ｔａｎｈ和ｓｉｇｍｏｉｄ邋—樣具有逡逑２邋邐．邐逡逑－１邋邐邐邐逡逑Ｊ邐ｉ邐逡逑－５邐０邐５逡逑圖２－３邋ｔａｎｈ函數(shù)曲線逡逑９逡逑

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