文献类型：期刊文章

作　　者：阚希[1] 曹海啸[2] 夏庆锋[3] 刘书铭[1] 张长屿[1] 游云飞[1]

KAN Xi;CAO Hai-xiao;XIA Qing-feng;LIU Shu-ming;ZHANG Chang-yu;YOU Yun-fei(School of Internet of Things Engineering,Binjiang College,Nanjing University of Information Science&Technology,Wuxi 214105,China;School of Automation,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044,China;School of Automation,Binjiang College,Nanjing University of Information Science&Technology,Wuxi 214105,China)

机构地区：[1]南京信息工程大学滨江学院物联网工程学院,江苏无锡214105 [2]南京信息工程大学自动化学院,江苏南京210044 [3]南京信息工程大学滨江学院自动化学院,江苏无锡214105

出　　处：《软件导刊》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(41875027);江苏省大学生创新创业计划项目(202013982001Y);滨江学院科研课题项目(2020yng002);滨江学院人才启动项目(2020r016)。

年　　份：2021

卷　　号：20

期　　号：6

起止页码：28-32

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：在自然场景下,车牌信息易受光照、旋转、拍摄角度等复杂背景噪声干扰,提取车牌信息难度较大。因此设计一种基于深度学习的车牌识别方法,并将模型移植到Android移动端以满足复杂场景实时准确识别的需求。首先使用U型网络实现车牌区域与背景的语义分割,然后利用OpenCV对提取的车牌图像进行校正,最后利用共享Loss的卷积神经网络对每个字符进行识别。结果表明,该系统对车牌识别准确度高达95.14%,实时性亦可满足应用要求。

关 键 词：深度学习  ANDROID 车牌识别 图像校正

分 类 号：TP302]