基于卷积神经网络（CNN）的孟加拉语车牌识别
计算机视觉与模式识别
2018-09-05 v1
摘要
近年来，深度学习技术特别是卷积神经网络（CNNs）在计算机视觉与机器学习领域被大量使用。该深度学习技术在不同基准（如 MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、Microsoft COCO 和 ImageNet）上的分类、分割与检测任务中提供了最先进的精度。然而，过去十年中针对孟加拉语车牌识别基于传统机器学习方法已开展大量研究。由于其识别精度低下，它们均未被部署为孟加拉语车牌识别系统（BLPRS）的物理系统。本文实现了基于 CNNs 的孟加拉语车牌识别系统，具有更优精度，可应用于包括路边辅助、自动停车场管理系统、车辆牌照状态检测等多种用途。此外，我们还创建并发布了首个标准的 BLPRS 数据库。
引用
@article{arxiv.1809.00905,
title = {Bangla License Plate Recognition Using Convolutional Neural Networks (CNN)},
author = {M M Shaifur Rahman and Mst Shamima Nasrin and Moin Mostakim and Md Zahangir Alom},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.00905},
year = {2018}
}
备注
6 pages,10 figures