基于3D卷积的图像序列特征提取与自注意力的车牌识别方法
近年来，基于自注意力机制的神经网络在计算机视觉任务中得到广泛的应用。随着智能交通系统的广泛应用，面对复杂多变的交通场景，车牌识别任务的难度不断提高，准确识别的需求更加迫切。因此提出一个基于自注意力的免矫正的车牌识别方法T-LPR。首先对图像进行切片和序列化，并使用3D卷积对切片序列进行特征提取，从而得到图像的嵌入向量序列。然后将嵌入向量序列输入基于Transformer Encoder的编码器中，学习各个嵌入向量之间的关系并输出最终的编码结果。最后使用分类器进行分类。在多个公共数据集上的实验结果表明，所提方法对各类困难场景下的车牌识别都非常有效。
Salvato in:
| Autori principali: | , |
|---|---|
| Natura: | Artigo |
| Lingua: | Chinês |
| Pubblicazione: |
POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
2021-09-01
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| Serie: | 智能科学与技术学报 |
| Soggetti: | |
| Accesso online: | http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract171724.shtml |
| Tags: |
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