基于神经网络的车辆识别代号识别方法

• 作者: 孟凡俊 尹东
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆识别代号 神经网络 文本分割 机器视觉
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 51-60
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2021.200094

摘要

在车辆识别和车辆年检时,正确识别车架上金属刻印的车辆识别代号(VIN)是非常重要的环节.针对VIN序列,本文提出了一种基于神经网络的旋转VIN图片识别方法,它由VIN检测和VIN识别两部分组成.首先,在EAST算法基础上利用轻量级神经网络提取特征,并结合文本分割实现快速、准确的VIN检测;其次,将VIN识别任务作为一个序列分类问题,提出了一种新的识别VIN方法,即通过位置相关的序列分类器,预测出最终的车辆识别代号.为了验证本文的识别方法,引入了一个VIN数据集,其中包含用于检测的原始旋转VIN图像和用于识别的水平VIN图像.实验结果表明,本文方法能有效地识别车架VIN图片,同时达到了实时性.