基于孪生网络的车牌检测与跟踪算法

摘要：

针对交通监控视频场景下车牌检测性能较低的问题,提出一种车牌检测与跟踪框架.为进一步改善面向监控视频中的车牌检测,一种合理的方法是利用相邻帧之间的上下文信息.通过车辆跟踪,间接为视频序列中的每个车牌分配一个唯一的ID.基于此扩展当前最先进的车牌检测模型,进一步提高检测性能.提出一种具有深度特征的孪生网络目标跟踪算法实现稳健的车牌跟踪,提供更加准确的定位结果.在创建的交通监控车牌数据集进行大量实验,验证了所提算法的车牌检测性能高于其它算法,验证了其有效性.

关键词：车牌检测、目标跟踪、深度特征、视频监控、孪生网络

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC0704300

在线出版日期：2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1096-1102