嵌入式设备实现弱光车牌图像识别

摘要：

在智能交通环境中,车牌识别是其重要的工作内容,弱光车牌图像识别在嵌入式设备上的实现具有重大挑战.论文结合图像增强算法和图像识别算法,将训练好的算法模型在树莓派开发板上应用实现弱光车牌图像的识别.该模型将U-Net卷积网络作为图像增强处理部分的核心网络,利用LPRNet算法进行车牌图像识别.与HSV、BP和LeNet-5模型对比,并且移植到不同的嵌入式开发板上进行实验,结果证明,该网络模型能够在嵌入式开发板上有效运行,且在树莓派上能够得到较高的准确率和速率.

关键词：嵌入式设备、图像增强、车牌图像识别、U-Net、LPRNet

所属期刊栏目：50

分类号：P407.8(一般理论与方法)

资助基金：部委省级项目211412190492

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：881-886