基于双向长短期记忆网络的车牌识别算法

丁进超; 张伟伟; 吴训成

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基于双向长短期记忆网络的车牌识别算法

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针对交通卡口车流量大、光照变化复杂等特点,提出一种新型车牌字符自动识别方法。首先,利用残差法计算出每帧图像的亮度、饱和度、颜色、帧间运动等信息的显著图,然后合成全通道显著图,可有效的适应光照、阴影、遮盖等动态环境,提高算法对于多车道内多车牌的检测覆盖能力。其次,利用双阈值法对图片中车牌的候选区域进行自适应阈值分割,提取图像感兴趣区域（ROI）。基于该ROI区域,搭建双向长短期记忆网络（BLSTM）模型,将车牌内整个字符串作为系统的识别目标,避开字符分割环节,最终在典型测试环境下系统正确识别率达98.58%。

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来源
《电子测量与仪器学报》 |2018年第6期|173-179|共7页
作者
丁进超; 张伟伟; 吴训成;
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作者单位

上海工程技术大学汽车工程学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
显著图; 双阈值法; 免字符分割; 深度网络; 双向长短期记忆网络;

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