复杂环境下的车牌识别算法研究

摘要：

为解决复杂环境下车牌检测与识别模型处理速度慢、检测精度低和模型参数过大的问题,提出了一种端到端的车牌识别算法.首先采用MSR图像增强方法对车牌图像进行预处理,然后使用最新的YOLO系列算法YOLOX,以35 帧/s的速度检测出图像目标区域,使用改进的Bi-GRU-CRNN识别模型进行车牌字符识别.在国内车牌识别开源数据集中随机选取5000 张图片进行实验,发现相较于其他车牌识别模型,改进后的模型识别速度更快,识别准确率达到98%以上.

关键词：YOLOX算法、卷积神经网络、车牌识别、Bi-GRU识别模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金1908085MF189

在线出版日期：2023-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-56