使用深度学习卷积神经网络进行车牌检测与识别
计算机视觉与模式识别
2017-03-30 v2
摘要
本工作详细介绍了 Sighthound 的全自动车牌检测与识别系统。该系统的核心技术由一系列深度卷积神经网络与精确高效的算法交织构建而成。这些 CNN 经过训练和微调，使其在不同条件下（例如姿态、光照、遮挡等的变化）具有鲁棒性，并且能够适用于各种车牌模板（例如尺寸、背景、字体等）。在定量分析中，我们展示了我们的系统在多个基准测试上优于领先的车牌检测与识别技术，即 ALPR。我们的系统已通过 Sighthound Cloud API 向开发者开放，网址为 https://www.sighthound.com/products/cloud
引用
@article{arxiv.1703.07330,
title = {License Plate Detection and Recognition Using Deeply Learned Convolutional Neural Networks},
author = {Syed Zain Masood and Guang Shu and Afshin Dehghan and Enrique G. Ortiz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.07330},
year = {2017}
}
备注
10 pages, 4 figures, 2 tables