车载视频图像路牌检测与字符序列识别方法

摘要：

视频图像定位方法可以解决GPS拒止环境下行车定位问题,该方法对公路路牌检测与字符序列识别,通过地理信息检索,得到路牌所在位置的地理信息.针对路牌检测类别少的问题,对YOLOv3进行轻量化改造,提出了简化的YOLOv3(simplified YOLOv3,S-YOLOv3);为了提高字符分类精度,对YOLOv3进行特征融合策略改进,提出高精度的字符分类YOLOv3(high precision character classification YOLOv3,HPCC-YOLOv3);分别对S-YOLOv3与HPCC-YOLOv3进行训练与测试;按照字符检测结果所处的位置进行字符聚类,实现字符序列识别;设计了由车载大恒水星相机、计算机组成的图像采集、车牌检测与字符识别系统;在复杂环境下进行跑车实验,结果表明了提出的方法能够有效提高视频图像路牌目标检测的速度和字符序列识别的精度.

关键词：路牌检测、字符识别、深度学习、鲁棒性、YOLOv3

所属期刊栏目：59

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-04-27（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：175-181