【摘 要】
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为了提高交通监控视频中不同拍摄距离和拍摄角度下车牌检测的性能,提出了一种基于深度卷积神经网络,利用多维特征信息增强和语境信息融合优化车牌检测性能的算法。首先,在标注一块区域称为车牌上下文区域,结合车辆在图中的位置作为辅助车牌检测的语境信息。接着,为了提取出车牌区域和语境区域,对两阶段检测网络Faster R-CNN做出调整:选取VGG16中不同的卷积层输出分别融合成针对车辆区域,车牌上下文区域,车
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学图像处理与图像通信重点实验室,南京邮电大学教育科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61807020),校企合作项目(HF218005)。
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为了提高交通监控视频中不同拍摄距离和拍摄角度下车牌检测的性能,提出了一种基于深度卷积神经网络,利用多维特征信息增强和语境信息融合优化车牌检测性能的算法。首先,在标注一块区域称为车牌上下文区域,结合车辆在图中的位置作为辅助车牌检测的语境信息。接着,为了提取出车牌区域和语境区域,对两阶段检测网络Faster R-CNN做出调整:选取VGG16中不同的卷积层输出分别融合成针对车辆区域,车牌上下文区域,车牌区域的多尺度融合特征图,使低层位置信息和高层语义信息得以互补,增强特征的表征能力,减小尺寸因素的影响。
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