高效统一的车牌检测与识别方法
计算机视觉与模式识别
2022-05-10 v1
摘要
近年来，基于深度学习的方法在车牌（LP）检测与识别任务上已达到优异性能。然而，由于缺少足够大规模且具有代表性的数据集，构建一个鲁棒的中国车牌模型仍具挑战性。本工作中，我们提出一个名为中国道路车牌数据集（CRPD）的新数据集，包含多目标中国车牌图像，作为现有公开基准的补充。图像主要由电子监控系统采集并带有详细标注。据我们所知，CRPD是规模最大的带顶点标注的公开多目标中国车牌数据集。基于CRPD，我们提出一个高效统一的检测与识别网络作为基线。该网络可端到端训练，具备完全实时推理效率（640p下30 fps）。在多个公开基准上的实验表明，我们的方法已达到具有竞争力的性能。代码与数据集将公开于 https://github.com/yxgong0/CRPD。
引用
@article{arxiv.2205.03582,
title = {Unified Chinese License Plate Detection and Recognition with High Efficiency},
author = {Yanxiang Gong and Linjie Deng and Shuai Tao and Xinchen Lu and Peicheng Wu and Zhiwei Xie and Zheng Ma and Mei Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03582},
year = {2022}
}