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车牌检测识别--Towards End-to-End Car License Plates Detection and Recognition with Deep Neural Networks

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用户1148525
发布2018-01-03 15:40:30
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发布2018-01-03 15:40:30
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文章被收录于专栏:机器学习、深度学习

Towards End-to-End Car License Plates Detection and Recognition with Deep Neural Networks https://arxiv.org/abs/1709.08828

本文使用CNN网络来进行车牌检测和识别,一个网络完成端对端训练,检测和识别不用分离。 The whole framework takes 0.3 − 0.4 second per image on a Titan X GPU

这里写图片描述
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网络流程如下所示:

这里写图片描述
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首先使用 VGG-16 中的卷积层来提取特征,然后使用 Region Proposal Network (RPN) 来提取车牌候选区域,有了车牌区域,我们进行车牌识别,这里我们没有进行车牌分割, regard the plate recognition as a sequence labeling problem。

Bidirectional RNNs (BRNNs) with CTC loss [14] are employed to label the sequential features

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识别效果图:

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Performance Evaluation on PKUData

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原始发表:2017年10月10日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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