automatic license plate recognition | BriefGPT

关键词automatic license plate recognition

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PlateSegFL: 一种使用联合分割学习的隐私保护车牌检测方法
自动车牌识别（ALPR）是智能交通系统的一个重要组成部分，在安全交通、车辆间通信、盗车探测、交通违规和交通流管理等方面有广泛应用。该研究论文提出了 PlateSegFL，引入了基于 U-Net 的分割和联合学习（FL），通过适合于多类别图像
PDF3 months ago
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 0.97
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
BLPnet：一种新的 DNN 模型和孟加拉自动车牌识别 OCR 引擎
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
PDF2 years ago
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
PDF5 years ago
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
PDF6 years ago