Abstract：
车牌识别是智能交通系统中的关键步骤,为提高在非可控和复杂场景下车牌的识别精度,提出了一种鲁棒车牌识别方法,该方法主要包括车牌检测和车牌字符识别2个核心部分.首先,采用YOLOv5网络实现车牌的检测;其次,基于递归卷积神经网络框架,提出了一种基于可变形卷积和自适应二维位置编码(A2DPE)的车牌字符识别方法.该方法针对车牌大小、倾斜角度和光照条件等动态变化的特点,采用了可变形卷积来更好地提取车牌字符的特征,并引入了A2 DPE模块,根据输入自适应地获取车牌字符位置编码信息.最后,利用双向长短期记忆网络进行车牌字符的识别,无须分割车牌字符,可以实现不同长度车牌字符的准确识别.在自建数据集LPdata与公开数据集CLPD上的实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够以较低的模型复杂度达到较高的准确率.
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测控技术
ISSN： 1000-8829
Year： 2023
Issue： 3
Volume： 42
Page： 11-18,37
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