license plate recognition | BriefGPT

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全球车牌数据集
为了推动道路安全、交通监控、监视和物流自动化的最新技术，我们引入了全球车牌数据集（GLPD）。该数据集由超过 500 万张图像组成，包括来自 74 个国家的多样化样本，并具有精细的注释，包括车牌字符、车牌分割掩码、车牌角点以及车辆的制造商、
PDF3 months ago
利用超分辨率成像识别低分辨模糊车牌的比较研究：Real-ESRGAN、A-ESRGAN 和 StarSRGAN
这项研究致力于使用超分辨率技术来处理模糊的车牌。通过对比不同的超分辨率模型，希望找到最适合这项任务的模型，为未来的研究者提供有价值的参考。
PDF4 months ago
哈利斯：一种先进的自主移动机器人用于智能停车辅助
该研究论文介绍了 Haris，一种先进的自主移动机器人系统，用于利用车牌识别在拥挤的停车场中跟踪车辆位置。该系统采用自主定位和地图绘制（SLAM）进行自主导航和停车区域的精确绘制，消除了对全球定位系统（GPS）的依赖。此外，该系统利用计算机
PDF5 months ago
基于语义的云边协同推理
本研究提出了一种基于语义驱动的云边协作方法，用于加速视频推断，以车牌识别为案例研究。通过将语义提取和识别分离，在减少端到端延迟和提高吞吐量的基础上，将计算密集型的识别任务分配给云端或相邻边缘节点进行处理。实验证明，与仅采用云端或仅采用边缘节
PDF9 months ago
利用模型融合提升车牌识别
授权号码识别（LPR）在收费、停车管理和交通执法等各种应用中起着重要作用。虽然通过深度学习的发展，LPR 已取得了重大进展，但目前缺乏研究探索融合多个识别模型的潜在改进结果。本研究旨在通过研究使用直接方法组合多达 12 个不同模型，如选择最
PDF10 months ago
使用注意力模块和子像素卷积层进行车牌图像超分辨率
本研究旨在应用深度学习技术，结合关注机制和 Transformer，提高低分辨率监控图像的车牌识别精度，并通过基于光学字符识别的损失函数对图像特征进行抽取，证明我们的方法在定量和定性上都优于现有的方法。
PDFa year ago
我们是否在测试数据上进行训练？近似复制对车牌识别的影响
本研究发现，在普遍采用的车牌识别数据集的训练和测试集中有大量的近似重复图像，这些近似重复图像极大地影响了基于深度学习的车牌识别模型的评估和发展，建议采用公平的训练和测试集。
PDFa year ago
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。
PDF2 years ago
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。
PDF4 years ago