文档名：融合GPNAS改进的端到端车牌识别算法
摘要：针对当前复杂的路况环境影响导致的车牌识别困难问题,提出了基于GP-NAS改进的端到端车牌识别算法,使用YOLOv5s实现车辆车牌位置的精确定位,采用端到端的LPRNet技术对车牌号进行识别;使用GP-NAS方法对YOLOv5s算法进行改进,对YOLOv5s算法采用轻量化设计,修改YOLOv5s的神经网络结构获得了更优的网络模型;在优化的网络结构中加入了LPRNet,对LPRNet超参数组合进行修改.将改进的YOLOv5s算法与LPRNet网络相结合,设计了一种基于YOLOv5s-LPRNet模型的车牌识别系统.在多次训练后,车牌识别模型大小为(1.22+1.73)MB.实验结果表明:车牌识别精准率达到98％以上,实现了对各类车牌号识别的基本要求,降低了模型尺寸,提高了识别精准率.
作者：王峰 唐志瑞 邹俊逸 王海波 邢广兴 Author：WANGFeng TANGZhirui ZOUJunyi WANGHaibo XINGGuangxing
作者单位：武汉科技大学汽车与交通工程学院,武汉430081宁夏警官职业学院信息管理学院,银川750001长安福特汽车有限公司,重庆400023
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(19)
分类号：TP391.4
关键词：GP-NAS YOLOv5 LPRNet 车牌定位 车牌识别
Keywords：GP-NAS YOLOv5 LPRNet licenseplatepositioning licenseplaterecognition
机标分类号：TP391.41U491TP183
在线出版日期：2023年12月4日
基金项目：国家自然科学基金融合GP-NAS改进的端到端车牌识别算法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(19)王峰 唐志瑞 邹俊逸 王海波 邢广兴针对当前复杂的路况环境影响导致的车牌识别困难问题,提出了基于GP-NAS改进的端到端车牌识别算法,使用YOLOv5s实现车辆车牌位置的精确定位,采用端到端的LPRNet技术对车牌号进行识别;使用GP-NAS方法对YOLOv5s算法进行改进...参考文献和引证文献
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