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基于卷积神经网络的自然场景下的车牌检测
摘要
随着交通工具的增多和道路的建设，车辆管理与安全问题已成为各个城市必须面对的严峻挑战。车牌检测在车辆管理系统和交通安全监控系统中扮演着重要的角色。本文提出了一种基于卷积神经网络的自然场景下的车牌检测方法。该方法利用深度学习技术提取图像特征，结合滑动窗口和非极大值抑制算法，实现对车牌的快速准确定位和识别。在公开数据集上的实验证明了该方法的有效性。
关键词：车牌检测；卷积神经网络；深度学习；滑动窗口；非极大值抑制算法
Abstract
Withtheincreaseofvehiclesandroadconstruction,vehiclemanagementandsafetyhavebecomeseriouschallengesthatcitiesmustface.Licenseplatedetectionplaysanimportantroleinvehiclemanagementsystemsandtrafficmonitoringsystems.Inthispaper,weproposealicenseplatedetectionmethodbasedonconvolutionalneuralnetworkinnaturalscenes.Thismethodusesdeeplearningtechnologytoextractimagefeatures,combinesslidingwindowandnon-maximumsuppressionalgorithm,andrealizesfastandaccuratelocalizationandrecognitionoflicenseplates.Theexperimentalresultsonpublicdatasetsdemonstratetheeffectivenessoftheproposedmethod.
Keywords:Licenseplatedetection;Convolutionalneuralnetwork;Deeplearning;Slidingwindow;Non-maximumsuppressionalgorithm
1.引言
随着城市化进程的不断加快和机动车辆数量的增加，交通安全问题愈发严峻。在如此繁杂的交通环境中，车牌检测系统逐渐成为交通管理和安全监控所必须的关键技术之一。车牌检测技术主要研究如何从一幅图像中自动识别出车牌，并对其进行自动定位和识别，从而达到协助交通管理和实现交通安全等目的。
本文提出了一种基于卷积神经网络的自然场景下的车牌检测方法。该方法采用深度学习技术对图像特征进行提取，并结合滑动窗口和非极大值抑制算法实现对车牌的快速准确定位和识别。实验证明了该方法在公开数据集上的有效性。
2.相关工作
车牌检测技术可以分为两个阶段：车牌定位和车牌识别。车牌定位的目的是从图像中找到车牌所在的位置，车牌识别的目的是从车牌区域图像中识别出车牌上的字符。传统的车牌检测方法主要包括形态学方法、颜色空间方法和基于特征的分类方法等。这些方法在晴天、无遮挡、亮度均匀的情况下都能取得不错的效果，但在雨天、雪天、夜晚等恶劣环境下表现就较差。而随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的车牌检测方法在准确率和鲁棒性方面获得了更好的表现。
基于卷积神经网络的车牌检测方法主要包括两种：一种是直接在整张图像上进行检测，另一种是使用滑动窗口进行多尺度检测。AlexNet是第一个将卷积神经网络应用于图像分类问题的网络，该网络被人们广泛应用于物体检测。在车牌检测方面，AlexNet主要通过分割和腐蚀等形态学方法对候选区域进行筛选，最终得到车牌定位的结果。借鉴了这种思路，许多学者利用卷积神经网络提取图像特征，并结合非极大值抑制算法和滑动窗口筛选，实现对车牌区域的定位和识别。
3.算法原理
本文提出的车牌检测方法主要包括以下几个步骤：
（1）输入一张待检测的车辆图像并进行预处理，包括图像大小调整和像素归一化等操作。
（2）利用预训练的卷积神经网络模型对图像进行特征提取。本文采用的是VGG-16网络，在模型的前几层能够提取出一些较为基础的特征（如边缘等），而在后面的层次中提取出的特征越来越复杂和具有高层次的语义信息。在实际应用中，卷积神经网络模型是否进行微调和特征选择等因素也会对检测结果产生影响。
（3）使用滑动窗口对图像进行多尺度检测，其中每个窗口尺寸为不同的预设值。通过将窗口依次移动，检测器从不同位置检测到的候选区域叠加在一起，最终形成所有候选区域的集合。
（4）对于集合中的每一个候选区域，利用非极大值抑制算法进行筛选，留下置信度较高的候选区域。在该算法中，候选区域置信度主要由候选区域的大小、位置和特征向量等参数决定。
（5）根据留