计算机应用研究

作者：祁忠琪,涂凯,吴书楷,张三元,

单位：浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310027；

关键词：堆叠字符车牌,CTC损失,深度学习,倾斜车牌矫正,

基金：国家重点研发计划资助项目(2017YFB1002605)；国家自然科学基金资助项目(61272304)；；

车牌识别是构建智慧城市交通系统的重要技术，当前车牌识别系统对于单行车牌已经达到了较好的识别和应用效果，但无法满足对包含堆叠字符的车牌的识别需求。针对该问题，提出了一种基于深度学习且不依赖于字符分割的方法以识别含堆叠字符的车牌。首先对倾斜、扭曲的车牌进行投影矫正； 然后使用MobileNet-SSD算法检测定位车牌中的单排字符和堆叠字符；之后将堆叠字符送入基于CTC损失的堆叠字符识别网络，进行非字符分割的端到端识别。实验结果表明，该算法不仅对含堆叠字符的车牌具有较高的识别精度，同时对倾斜、扭曲等复杂环境下的车牌具有鲁棒性，极大提高了车牌识别系统的通用性。

来源：2021年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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