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| 基于深度学习的非机动车号牌识别一体化技术研究 | |
| 引用本文： | 刘冬梅,吴思晗.基于深度学习的非机动车号牌识别一体化技术研究[J].通化师范学院学报,2023(4):7-14. |
| 作者姓名： | 刘冬梅 吴思晗 |
| 作者单位： | 1. 皖南医学院;2. 华中科技大学计算机学院 |
| 基金项目： | 皖南医学院中青年科研基金资助项目（WK200838）； |
| 摘 要： | 针对电警复杂场景中非机动车号牌小、脏、模糊等引起的车牌识别难度问题，借鉴深度学习技术的研究成果，提出了一种车辆检测、车牌检测、字符识别的两阶段非机动车号牌识别一体化技术.车辆目标易于辨识，基于YOLO模型，对网络结构进行轻量化，且兼顾检测率平衡的改进；基于车牌是包含于车辆之上，在车辆定位区域，采用改进的YOLOV3快速模型进行车牌检测；在字符识别阶段，针对相机拍摄角度导致的车牌形变问题，向识别模型中添加STN网络，提出基于STN+CNN+LSTM+CTC的融合网络模型.在测试集上，整体识别准确率达到99.5%. |
| 关 键 词： | 车牌识别 深度学习 卷积神经网络 YOLO STN LSTM |