Sep, 2023

基于多角度视角模型的车牌识别

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TL;DR该篇论文提出了一种针对车牌内文本检测问题的方法，通过合并多个不同角度的图像帧，从车牌的角点和面积等特征中提取描述性特征，使用相似度估计和距离度量来恢复同一车牌行中的文本组件。随后，采用 CnOCR 方法进行车牌内文本识别。对自收集的数据集 (PTITPlates) 和公开的 Stanford Cars 数据集进行的实验结果表明，该方法在各种情景下都优于现有方法。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用车牌检测和面部特征识别进行可疑车辆检测

    本研究旨在开发一种结合人脸识别和车牌识别技术的模型，以保障车辆安全和实时追踪逃犯和被盗车辆。

    Apr, 2023

  • 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

  • 一种可靠的深度学习方法用于伊朗车牌识别

    使用基于卷积神经网络（CNN）的 YOLOv4-tiny 模型检测车牌，利用卷积递归神经网络（CRNN）和 CCT 算法进行检测，无需将字符分割和标注，只需提取车牌号码。

    May, 2023

  • 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

  • 孟加拉车牌的自动识别方法

    提出了一种自动扫描车牌并识别其字符的混合方法，其中使用了 YOLO 模型、Otsu 阈值和 CNN 模型，以便创新性地实现自动化车辆识别，随着的普及，这有助于防止盗用和滥用。

    Sep, 2021

  • 深度神经网络实现端到端车牌检测和识别

    本研究提出了一种融合深度神经网络的方法，在单个前向传递中同时定位车牌并识别车牌上的字符。与现有方法不同的是，我们的方法可以避免中间误差的积累，并加快处理速度，并在三个数据集上进行实验，证明了我们的方法的有效性和效率。

    Sep, 2017

  • 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

  • 基于 YOLO 检测器的鲁棒的实时自动车牌识别

    本文提出了基于 YOLO 名物体检测器的自动车牌识别系统，使用卷积神经网络 (CNN) 对每个车牌识别阶段进行训练和微调，实现在不同条件下具有稳健性。针对字符分割和识别，本文设计了一个两阶段方法，并采用倒置车牌和翻转字符等简单的数据增强技巧。该系统在两个数据集中均取得了卓越的成绩。

    Feb, 2018

  • 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