文档名：基于EnCNN的车牌检测算法
车牌自动识别在智能交通系统中有着广泛的应用,但在无人驾驶的实际场景中,由于光线和形变等影响,应用无人充电车进行车牌的快速、准确识别仍存在困难.在园区无人驾驶场景应用中,因无人充电车辆停放位置不标准,常规的车牌识别系统倾斜校正率不高,识别准确率下降,中文字符识别不稳定.针对以上问题,提出一种基于EnCNN(图像增强)的车牌检测算法,主要从倾斜车牌校正、图像增强、中文字符稳定性识别3个方面对车牌检测算法进行改进.使用第四代小旋风智能车在北京联合大学校园环境进行实际测试,并且在CCPD和自采数据集下进行测试,所提算法将车牌的校正率提高了4.6％.在离线数据测试中,车牌识别准确率提高了5.8％;在实际的测试中,车牌的识别准确率提高了5.5％.
作者：王程 刘元盛
作者单位：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101北京联合大学机器人学院北京100101
母体文献：中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会论文集
会议名称：中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会
会议时间：2021年11月1日
会议地点：北京
主办单位：中国计算机用户协会
语种：chi
分类号：
关键词：车牌自动识别 图像增强 倾斜校正 中文字符
在线出版日期：2022年8月26日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 3.76 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
