隨著城市的快速發(fā)展,汽車數(shù)量大幅增長(zhǎng),給人們生活帶去便利的同時(shí),也造成了嚴(yán)重的交通問(wèn)題�，F(xiàn)如今,大部分城市道路卡口監(jiān)控場(chǎng)景下,對(duì)車牌的識(shí)別仍然大幅依賴于人工識(shí)別的方法,基于人工識(shí)別車牌需要耗費(fèi)大量的人力物力,而且容易出錯(cuò),無(wú)法全天候工作,已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)城市快速發(fā)展的需求。現(xiàn)有車牌識(shí)別方法只能在測(cè)試環(huán)境簡(jiǎn)單、圖像采集條件較好的情況下準(zhǔn)確識(shí)別車牌,無(wú)法應(yīng)用在城市道路卡口檢測(cè)環(huán)境中。因此,迫切需要一種能在城市道路卡口等復(fù)雜環(huán)境下,準(zhǔn)確識(shí)別車牌的自動(dòng)車牌檢測(cè)識(shí)別方法。本文基于深度學(xué)習(xí)的方法,設(shè)計(jì)出一種基于特征域轉(zhuǎn)換的車牌識(shí)別算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜多變車牌的準(zhǔn)確識(shí)別。然后改進(jìn)了一種車牌檢測(cè)算法,將車牌檢測(cè)算法與本文提出的基于特征域轉(zhuǎn)換的車牌識(shí)別算法進(jìn)行結(jié)合,提出一種卡口車牌自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別方法,能夠?qū)?fù)雜道路卡口中的車牌進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別,符合實(shí)際任務(wù)需求。本文工作主要包括以下兩個(gè)方面:首先,針對(duì)現(xiàn)有車牌識(shí)別算法中存在的問(wèn)題,本文提出一種全卷積車牌識(shí)別算法。該算法采用序列一體化的識(shí)別方式,避免了對(duì)字符進(jìn)行分割,造成識(shí)別誤差的問(wèn)題。算法通過(guò)搭建優(yōu)秀的特征提取模塊、高效的車牌序列預(yù)測(cè)器和車牌序列解碼器來(lái)完成... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)流程的車牌識(shí)別方法
        1.2.2 非標(biāo)準(zhǔn)流程的車牌識(shí)別方法
    1.3 本文主要工作及結(jié)構(gòu)安排
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于深度學(xué)習(xí)的現(xiàn)有車牌識(shí)別方法
    2.1 文字序列識(shí)別方法
        2.1.1 基于字符分割的文字序列識(shí)別算法
        2.1.2 基于深度學(xué)習(xí)的序列一體化識(shí)別算法
    2.2 圖像生成與特征域轉(zhuǎn)換方法
    2.3 車牌檢測(cè)識(shí)別方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別算法
    3.1 數(shù)據(jù)集的選擇
        3.1.1 真實(shí)數(shù)據(jù)集
        3.1.2 生成數(shù)據(jù)集
        3.1.3 選擇與理由
    3.2 全卷積車牌序列識(shí)別算法的模型搭建
        3.2.1 特征提取模塊
        3.2.2 車牌序列預(yù)測(cè)器
        3.2.3 車牌序列解碼器
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)集
        3.3.2 訓(xùn)練設(shè)置
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于特征域轉(zhuǎn)換的全卷積車牌識(shí)別算法
    4.1 車牌識(shí)別任務(wù)中特征域轉(zhuǎn)換的作用和必要性
    4.2 硬結(jié)合方式下基于特征域轉(zhuǎn)換的卡口車牌識(shí)別算法
        4.2.1 匹配圖像對(duì)數(shù)據(jù)集
        4.2.2 車牌特征域轉(zhuǎn)換算法
        4.2.3 特征域轉(zhuǎn)換算法和車牌識(shí)別算法的硬結(jié)合
    4.3 軟結(jié)合方式下基于特征域轉(zhuǎn)換的卡口車牌識(shí)別算法
        4.3.1 車牌識(shí)別損失函數(shù)
        4.3.2 特征域轉(zhuǎn)換算法與車牌識(shí)別算法的軟結(jié)合
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 卡口車牌檢測(cè)與識(shí)別算法
    5.1 基于深度學(xué)習(xí)的車牌檢測(cè)定位方法
        5.1.1 基于深度學(xué)習(xí)的單階段目標(biāo)檢測(cè)算法
        5.1.2 車牌屬性分析及默認(rèn)候選框設(shè)置
    5.2 車牌檢測(cè)算法與車牌識(shí)別算法的結(jié)合框架
    5.3 卡口車牌檢測(cè)識(shí)別算法的檢測(cè)識(shí)別結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3355289