Feb, 2022

BLPnet：一种新的 DNN 模型和孟加拉自动车牌识别 OCR 引擎

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TL;DR本文提出了一种针对孟加拉语车牌的高效自动车牌识别系统，采用新的端到端深度神经网络模型 Bengali License Plate Network (BLPnet)，实现了字符旋转不变性和实时车牌字符识别，Mean Squared Error 为 0.0152，平均车牌字符识别准确率达到 95%。与其他模型相比，BLPnet 具有更高的号牌检测准确率和更短的时间要求。
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    Dec, 2023

  • 孟加拉车牌的自动识别方法

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    Sep, 2021

  • 一种可靠的深度学习方法用于伊朗车牌识别

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    May, 2023

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    Feb, 2018

  • 重新思考和设计一种高性能自动车牌识别方法

    本文提出了一种实时精准的自动车牌识别方法，其中采用了基于卷积神经网络的车牌识别模型、几何校正模型以及字符编码器等技术，通过使用顶点信息和共享特征分类器等，达到了较好的识别效果及较强的泛化能力。

    Nov, 2020

  • 一种基于 YOLO 检测器的高效、与布局无关的自动车牌识别系统

    本文提出了一种基于 YOLO 物体检测器的高效且与布局无关的自动车牌识别系统，实现了车牌检测和布局分类的统一方法，通过后处理规则提高了识别结果的准确性，并使用多样的数据增强技术使该系统在不同条件下鲁棒性强，通过在多个数据集上的实验取得了优异的识别率和帧速率。

    Sep, 2019

  • 使用半监督归一化流与 Yolo 的高级组合 (YoloNF) 来检测和识别车辆牌照

    本研究基于 YOLO 对象检测器和归一化流技术，提出了一种鲁棒性和高效性的自动车牌识别系统，包括两个新策略：使用两阶段网络检测车牌并使用多尺度图像转换解决背景噪声问题，同时引入来自摩洛哥的数据集以鼓励更多关于车牌识别的研究。

    Jul, 2022

  • 字符时序匹配用于鲁棒车牌识别

    提出在多帧中跟踪车牌并通过自适应车牌旋转算法和字符时间序列匹配方法提高车牌识别精确度的研究。在 UFPR-ALPR 数据集上达到 96.7% 的实时准确率，用于越南 ALPR 系统的车牌检测和字符识别准确率分别达到 0.881 和 0.979 [email protected]。

    Jul, 2023

  • 使用深度卷积神经网络和 LSTMs 读取汽车牌照

    本文提出了一种基于深度学习的级联结构，在自然场景图像中使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来检测和识别汽车车牌，具有高召回率、高精确度和无需分割的优点。

    Jan, 2016

  • 使用新颖数据集的车辆与车牌识别技术用于收费

    本研究提出了一个自动化的框架，由三个步骤组成：车型识别、车牌定位和阅读。我们使用深度学习算法，在新采集的多样化车型和车牌数据集上进行训练， 最终在车型识别、车牌定位和阅读三个任务中，YOLOv4 算法获得了最佳表现，同时我们也发布了我们的数据集和训练代码。

    Feb, 2022