基于深度学习的中文车牌识别系统中车牌定位国内外研究现状
时间: 2023-10-02 19:12:52 浏览: 72
车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用,其准确率和实时性直接影响到道路交通管理、车辆安全等方面。其中,车牌定位是车牌识别系统中的一个关键环节,其主要任务是在图像中准确地定位出车牌,并将其提取出来以便后续处理。
国内外研究者在车牌定位方面进行了大量的研究工作,其中基于深度学习的方法在近年来得到了广泛的应用。以下是关于基于深度学习的中文车牌定位系统的国内外研究现状:
国内:
1. 《基于深度学习的车牌定位算法研究》(2019年)
该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的车牌定位算法,采用了改进的YOLOv3算法结合滑动窗口搜索的方法进行车牌定位,并在中文车牌数据集上进行了实验测试,结果表明该算法能够准确地定位车牌。
2. 《一种基于卷积神经网络的车牌定位算法》(2018年)
该文提出了一种基于CNN的车牌定位算法,采用了多尺度滑动窗口搜索的方法进行车牌定位,并在中文车牌数据集上进行了实验测试,结果表明该算法在车牌定位方面取得了较好的效果。
国外:
1. 《License Plate Detection and Recognition Using Deeply Learned Convolutional Neural Networks》(2016年)
该文提出了一种基于深度学习的车牌定位和识别算法,采用了卷积神经网络(CNN)进行特征提取和分类,并在美国、中国、巴西等国的车牌数据集上进行了实验测试,结果表明该算法能够实现高精度的车牌定位和识别。
2. 《A Novel Vehicle License Plate Detection Algorithm Based on Deep Learning》(2018年)
该文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法,采用了卷积神经网络(CNN)进行特征提取和分类,并在德国车牌数据集上进行了实验测试,结果表明该算法能够实现较高的车牌定位准确率和较快的处理速度。
综上所述,基于深度学习的车牌定位算法在国内外均得到了广泛的应用和研究,其效果较为优秀。