深度学习驱动的复杂背景下车牌定位技术

“深度学习在车牌定位中的研究.pdf” 本文探讨了如何利用深度学习技术提高车牌定位的准确性，特别是在复杂背景和场景变化的情况下。研究中，作者首先基于最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）原理将图像转换为图论中的图结构，以此为基础，结合图像相似度计算来执行选择搜索，寻找潜在的车牌候选区域。这种方法有助于在各种环境下有效地识别车牌。 为了解决数据不平衡问题，研究者利用车牌的长宽比作为条件，对候选区域进行筛选。这种策略有助于过滤掉非车牌区域，减少误识别的可能性，同时平衡训练数据的分布。 接下来，他们采用了带有平滑项的交叉熵损失函数（Smoothed Cross-Entropy Loss Function）来训练深度神经网络。平滑项可以缓解由于类别不均衡导致的训练难度，提高模型的泛化能力。此外，Bootstrapping技术被用于训练过程，这是一种自我增强学习策略，能够自动挑选困难样本进行重训练，进一步提升模型对复杂情况的适应性。 通过上述方法，该模型在候选区域提取、网络训练和最终的车牌定位准确率上都表现出优越性能。实验结果显示，在测试集上，该模型的定位准确率达到了97.6%，远超其他传统算法。 该研究由赵莉、白猛猛、雷松泽和计雪薇共同完成，其中赵莉和白猛猛是主要研究人员。他们的研究方向涵盖了智能信息处理、大数据处理、深度学习和人工智能等领域。这项工作得到了新型网络与检测控制国家地方联合工程实验室基金的资助，为车牌定位这一关键问题提供了新的解决方案。 关键词：车牌定位、深度学习、复杂背景、不平衡数据、困难样本挖掘 此研究对于智能交通系统、车辆监控和自动驾驶等领域具有重要意义，因为它提高了在动态环境下的车牌识别效率，为后续的车牌字符识别奠定了坚实的基础。通过深度学习技术的应用，不仅提升了算法的鲁棒性，也为解决类似图像识别问题提供了有价值的参考。