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复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位
复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位
作者:
李成龙
汤进
王文中
罗斌
郜伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
卷积神经网络
车牌定位
深度学习
角点回归
复杂环境
摘要:
车牌定位是车牌识别系统中核心部分,具有较高的研究和应用价值.尽管近些年来该研究取得了很大的进展,但仍无法很好地解决低亮度、低分辨率和车辆倾斜等环境下的定位问题.本文提出了一种新的全卷积神经网络,通过回归车牌角点的方式准确地进行车牌定位.为了保证训练的有效性,对45 000幅含有车牌的图像进行人工标注.同时,对标注的图像随机进行平移、缩放、旋转和加噪,提高训练样本的数量和多样性.在本文构建的卡口图像数据集和复杂环境数据集上与两种方法进行了比较,验证了本文方法的有效性.
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人脸特征点定位
卷积神经网络
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文献信息
篇名
复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位
来源期刊
数据采集与处理
学科
工学
关键词
卷积神经网络
车牌定位
深度学习
角点回归
复杂环境
年,卷(期)
2016,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
65-72
页数
8页
分类号
TP391.4
字数
4205字
语种
中文
DOI
10.16337/j.1004-9037.2016.01.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
汤进
安徽大学计算机科学与技术学院
83
407
11.0
15.0
2
罗斌
安徽大学计算机科学与技术学院
181
1213
16.0
25.0
3
李成龙
安徽大学计算机科学与技术学院
13
62
5.0
7.0
4
王文中
安徽大学计算机科学与技术学院
10
59
4.0
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5
郜伟
安徽大学计算机科学与技术学院
1
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二级引证文献(19)
2020(5)
引证文献(1)
二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
车牌定位
深度学习
角点回归
复杂环境
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
主办单位:
中国电子学会
中国仪器仪表学会信号处理学会
中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会
南京航空航天大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-9037
CN:
32-1367/TN
开本:
大16开
出版地:
南京市御道街29号1016信箱
邮发代号:
28-235
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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数据采集与处理2016年第5期
数据采集与处理2016年第4期
数据采集与处理2016年第3期
数据采集与处理2016年第2期
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