基于 YOLO 与 Mask R-CNN 的车辆号牌识别

Siddharth Ganjoo

基于 YOLO 与 Mask R-CNN 的车辆号牌识别

计算机视觉与模式识别 2024-01-03 v3

作者: Siddharth Ganjoo

摘要

近年来，车牌扫描器在停车场中日益普及。为了快速识别车牌，停车场中使用的传统车牌识别设备采用固定的光源和拍摄角度。对于倾斜角度，例如使用超广角或鱼眼镜头拍摄的车牌图像，车牌识别板的变形也可能相当严重，从而削弱标准车牌识别系统识别车牌的能力。Mask R-CNN 装置可用于倾斜图像和不同拍摄角度。实验结果表明，所提出的设计能够分类倾角大于 0/60 的车牌。所提出的 Mask R-CNN 方法在字符识别方面也取得了显著进展。与采用 YOLOv2 模型的策略相比，所提出的 Mask R-CNN 方法在倾斜超过 45 度的字符识别方面也取得了显著进展。实验结果还表明，在开放数据车牌采集（称为 AOLP 数据集）中呈现的方法优于其他技术。

关键词

车牌识别 YOLO Mask R-CNN 倾斜图像字符识别 AOLP 数据集

引用

@article{arxiv.2207.13165,
  title  = {YOLO and Mask R-CNN for Vehicle Number Plate Identification},
  author = {Siddharth Ganjoo},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2207.13165},
  year   = {2024}
}

备注

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