【摘 要】
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就目前来看,很多城市大规模安装了一体化车牌自动识别系统。已有的智能交通系统在特定条件下取得优秀效果。大量学者针对于非特定条件下车牌识别算法进行研究,并已取得良好效果。但是对于远距离较小以及倾斜车牌的识别的准确率仍有待提高。针对以上问题进行研究具有现实意义,本文的研究内容涵盖两个层次,首先是对车牌进行准确定位,其次是对车牌字符进行识别,具体工作内容如下:（1）在车牌定位阶段,针对远距离车牌较小而导致
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就目前来看,很多城市大规模安装了一体化车牌自动识别系统。已有的智能交通系统在特定条件下取得优秀效果。大量学者针对于非特定条件下车牌识别算法进行研究,并已取得良好效果。但是对于远距离较小以及倾斜车牌的识别的准确率仍有待提高。针对以上问题进行研究具有现实意义,本文的研究内容涵盖两个层次,首先是对车牌进行准确定位,其次是对车牌字符进行识别,具体工作内容如下:（1）在车牌定位阶段,针对远距离车牌较小而导致检测精度低的问题,提出了改进的YOLOv4算法,重新设计网络,利用轻量级网络Mobilenetv1替换原始的CSPDarknet53结构,对整个图像进行特征提取,提升了整个网络的检测速度。另外,引入通道注意力机制,提升车牌定位精度。经过改进后的车牌定位算法,能够有效避免因为车牌本身距离摄像头较远而出现的检测误差。（2）在车牌字符识别阶段,本文在CRNN算法的基础上,针对倾斜车牌导致识别率低的问题,提出改进CRNN算法,使用BGRU进行预测,从而获取各个数据序列之间的相互关联性,完成了对现有车牌定位的识别任务,而这一改进可以很好地避免因为传统识别模式存在的各种不足而产生的影响,从根本上提高了当前网络对车牌的识别准确率,并且网络训练的时间以及收敛速度都得到迅速的提升。此外,引入空间注意力机制对倾斜的车牌图像进行校正,提升了2.93%的准确率。
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