雾霾条件下结合直接传输率图的车牌检测算法

作     者：侯杰 王园宇 HOU Jie;WANG Yuan-yu

作者机构：太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600 

基　　金：山西省自然科学基金项目(201801D121142) 山西省回国留学人员科研基金项目(2021-040) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第7期

页      码：2132-2139页

摘      要：为提高雾霾条件下的车牌检测精度,提出一种无锚车牌检测算法。该算法不对雾霾图像进行去雾处理,避免图像失真,将雾霾图及反映其深度信息的直接传输率图作为两个并行的特征提取源来丰富学习特征,增强网络的深度感知能力。设计基于特征金字塔网络FPN(feature pyramid networks)的并行FPN结构对两个特征提取源进行特征提取,处理网络多输入以及车牌多尺度变化的问题。提出融合空洞卷积和注意力机制的渐进融合结构,促进不同来源特征的协同表示和渐进融合。加入特征增强块降低空间特征损失,加强特征表达。实验结果表明,该算法能有效提高雾霾条件下的车牌检测精度。

主 题 词：雾霾条件 车牌检测 直接传输率图 深度学习 特征金字塔网络 注意力机制 特征渐进融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.07.028

馆 藏 号：203122596...