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为了提高道路管理的智能化,面向交通场景搭建了车辆违规占道自动检测系统,对违规占道的车辆进行检测并自动识别其车牌。首先,以Yolov3目标检测器为基础,针对交通场景下的车辆检测,对检测器的主干网络进行改进,使得Yolov3更加适应现实的应用场景;然后,在检测到违规车辆后,基于卷积神经网络,对其进行车牌识别;最后,为了应对实际场景中硬件条件的限制,针对轻量的嵌入式GPU计算平台,在部署阶段对算法进行轻量化处理,来满足应用场景对算法的实时性要求。在真实交通场景数据中的应用结果表明:该方法能在满足实时性的同时,具