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基于卷积神经网络的车牌识别技术研究

李达  
【摘要】:车牌识别就是从包含车牌的图片中提取车辆的牌照信息,车牌识别技术在我们现实生活中应用非常广泛,如交通路口监控系统,收费停车场管理系统等等。同时,车牌识别技术在我们现实生活中非常重要,如在道路交通中如闯红灯和等违反交通法规的非法现象非常多,车牌识别系统能够快速自动检测违法车辆。车牌识别系统使用照相机拍摄的图片,所获取的图片的质量是影响车牌识别准确率的一个最重要的因素。车牌识别系统在现实应用中必须在不同的环境下,如室内或者室外,白天或者夜晚,强光或者逆光,甚至部分车牌信息被泥垢遮挡,它都需要能够快速准确的识别出车牌信息。近几年卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在计算机视觉,图像处理等领域取得了许多突破性的成果,极大的提高了物体检测和图像识别领域当前最好的水平。由于卷积神经网络的感受野、权值共享和子采样三个特性对图像的位移、形变具有一定程度的不变性,使得卷积神经网络与车牌识别非常契合,故本文通过改进卷积神经网络并将之应用于车牌识别技术中,取得了非常高的识别准确率,基于同一数据集实验结果优于Hsu方法,在AOLP数据集AC子数据集中字符识别准确率达到97.5%;在LE子数据集中字符识别准确率达到97.27%;在RP子数据集中字符识别率达到95.82%。本文创新工作如下:1.目前的车牌定位算法侧重于特定环境下的车牌定位,本文提出了一个改进的基于卷积神经网络的车牌定位方法。该方法首先使用Edge Box方法生成疑似车牌的区域,并训练一个CNN分类器用来过滤候选区域,然后使用非极大值抑制算法(NMS)消除多余的车牌边界框,最后通过边界框调整得到精确的车牌区域。该方法能够识别在不同的环境中采集的车牌图像,经实验验证该方法在AOLP数据集中车牌定位的查全率和查准率都高于其他方法。2.当采集的车牌图像由于光照不均匀或者其他干扰因素过强,容易出现字符分割不准确的问题,本文通过分析卷积神经网络模型的特点。并针对车牌识别,设计了一个网络深度为10层的模型。该模型首先对整个输入图像进行卷积和池化操作得到特征图,然后使用一个固定尺寸的识别器扫描特征图,进行字符识别,生成字符序列,使用Viterbi算法选择最优子序列,最后得到字符串识别结果。该方法避免了由于字符分割不准确导致的字符识别不准确的问题。


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