基于深度学习模型LeNet-5-L的车牌识别算法

作     者：陶星珍 李康顺 刘玥 Tao Xingzhen;Li Kangshun;Liu Yue

作者机构：江西应用技术职业学院信息工程学院江西赣州341000 华南农业大学数学与信息学院广州510642 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFC0831100) 国家自然科学基金项目(61773296,61703170) 广东省重点领域研发项目(2019B020219003) 广州市对外科技合作计划项目(201907010021) 东莞市科技重大专项(2018215121005) 广州市黄埔开发区国际合作项目(2018GH09) 赣州市科技重大专项(50) 

出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)

年 卷 期：2021年第29卷第6期

页      码：181-187页

摘      要：针对车牌中汉字识别率低和识别速度慢问题,提出一种基于深度学习的车牌识别网络LeNet-5-L,该网络把车牌识别分为两个阶段,运用OpenCV库函数对车牌图像预处理,结合垂直投影分割方法将车牌分割为7个独立字符图像,降低了图像特征提取难度,从而提高车牌中各个的字符识别率和整个车牌识别速度;运用卷积神经网络解决车牌字符识别问题,基于LeNet-L设计一种车牌字符识别网络LeNet-5-L,有效提高车牌中首字符汉字识别率;实验结果表明,该网络对车牌中各个字符的识别准确率均高于99.97%,单个车牌识别时间仅需0.83 ms,该方法有效的提高车牌识别的正确率和识别速度。

主 题 词：深度学习 LeNet-5 字符分割 车牌识别 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2021.06.036

馆 藏 号：203103687...