| 基于卷积神经网络的复杂光照变化车牌图像识别 |
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| 引用本文： | 陆志香,杨梅.基于卷积神经网络的复杂光照变化车牌图像识别[J].四川激光,2022,43(5):145-150. |
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| 作者姓名： | 陆志香 杨梅 |
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| 作者单位： | 南昌理工学院计算机信息工程学,南昌 330044 |
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| 基金项目： | 江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ202111)； |
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| 摘 要： | 为解决车牌图像识别因复杂光照变化，导致车牌图像识别质量差的问题，提出基于卷积神经网络的复杂光照变化车牌图像识别方法。先采用复杂光照变化下车牌图像核心目标增强方法，对车牌图像核心目标进行有效聚类增强;再将复杂光照变化下核心目标增强后的车牌图像，作为基于深度可分离卷积网络的车牌图像识别方法的输入样本，导进卷积神经网络中，获取车牌图像特征图，然后将其变换为特征序列，通过双向循环神经网络，学习与预测车牌图像特征序列，实现对复杂光照变化下车牌图像的识别。实验结果表明，所提方法的识别精度高达0.99，比同类方法的识别精度高;在车牌图像数量逐渐增多时，该方法识别耗时仍低于2 s，识别效率显著。
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 复杂 光照变化 车牌 图像 识别 |
Recognition of license plate image with complex illumination change based on convolution neural network |
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| LU Zhixiang,YANG Mei.Recognition of license plate image with complex illumination change based on convolution neural network[J].Laser Journal,2022,43(5):145-150. |
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| Authors: | LU Zhixiang YANG Mei |
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