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基于神经网络的车辆识别代号识别方法
基于神经网络的车辆识别代号识别方法
作者:
孟凡俊
尹东
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
车辆识别代号
神经网络
文本分割
机器视觉
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.
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篇名
基于神经网络的车辆识别代号识别方法
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
研究方向
页码范围
51-60
页数
10页
分类号
TP391.41
字数
语种
中文
DOI
10.12086/oee.2021.200094
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传播情况
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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
光电工程
主办单位:
中国科学院光电技术研究所
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-501X
CN:
51-1346/O4
开本:
大16开
出版地:
四川省成都市双流350信箱
邮发代号:
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
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