面向鲁棒车牌识别的字符时序匹配方法

Quang Huy Che; Tung Do Thanh; Cuong Truong Van

doi:10.1109/MAPR56351.2022.9924897

面向鲁棒车牌识别的字符时序匹配方法

计算机视觉与模式识别 2023-09-14 v2

作者: Quang Huy Che , Tung Do Thanh , Cuong Truong Van

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摘要

自动车牌识别（ALPR）正成为一个热门研究领域，并应用于交通或智慧城市等诸多领域。然而，由于实际场景中光照变化、车牌字符不清晰及图像质量等变化，许多现有方法在应用于实际问题时仍存在若干局限。几乎所有近期的 ALPR 算法都在单帧上处理，这在图像质量较差时降低了准确率。本文提出通过多帧跟踪车牌来提升车牌识别准确率的方法。首先，应用自适应车牌旋转算法以正确对齐检测到的车牌。其次，我们提出一种称为字符时序匹配（Character Time-series Matching）的方法，从多个连续帧中识别车牌字符。所提方法在 UFPR-ALPR 数据集上取得了高性能，在 RTX A5000 GPU 卡上实时准确率达 \boldmath $96.7\%$ 。我们还将该算法部署于越南 ALPR 系统，车牌检测与字符识别的准确率分别为 0.881 和 0.979 $mAP^{test}$ @.5。源代码见 https://github.com/chequanghuy/Character-Time-series-Matching.git

关键词

自动车牌识别字符时序匹配多帧跟踪自适应车牌旋转实时识别 UFPR-ALPR 数据集

引用

@article{arxiv.2307.11336,
  title  = {Character Time-series Matching For Robust License Plate Recognition},
  author = {Quang Huy Che and Tung Do Thanh and Cuong Truong Van},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11336},
  year   = {2023}
}

面向鲁棒车牌识别的字符时序匹配方法

摘要

关键词

引用

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