Sammanfattning I detta arbete, vi tar itu med problemet med bil registreringsskylt upptäckt och igenkänning i naturliga scenbilder. Inspirerad av framgången för djupa neurala nätverk (DNN) i olika visionsapplikationer, här vi utnyttja DNNs för att lära sig hög nivå funktioner i en kaskad ram, vilket leder till bättre prestanda på både detektion och igenkänning. För det första tränar vi ett 37-klassigt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att upptäcka alla tecken i en bild, vilket resulterar i ett högt minne, jämfört med konventionella metoder som utbildning en binär text / icke-text klassificerare. Falska positiva tas sedan bort av den andra plattan/icke-pläterad CNN-klassificerare. Bounding box förfining utförs sedan baserat på kanten information om registreringsskyltarna, för att förbättra skärnings-över-union (IoU) förhållandet. Den föreslagna kaskadramverket extraherar licensplåtar effektivt med både hög recall och precision. Sist, föreslår vi att erkänna licens tecken som en sekvens märkning problem. Ett återkommande neuralt nätverk (RNN) med långt korttidsminne (LSTM) tränas för att känna igen de sekventiella funktioner som extraheras från hela registreringsskylten via CNNs. Den största fördelen med denna metod är att den är fri från segmentering. Genom att undersöka kontextinformation och undvika fel orsakade av segmentering, presterar RNN-metoden bättre än en basmetod för att kombinera segmentering och djup CNN-klassificering, och uppnår toppmodern igenkänningsnoggrannhet.
Li och Chen Ref föreslog att man skulle utföra teckenigenkänningen som ett problem med sekvensmärkning.
Reading Car License Plates Using Deep Convolutional Neural Networks and LSTMs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}