復(fù)雜道路環(huán)境下大流量路口多車牌自動(dòng)識(shí)別

摘要： 復(fù)雜道路口車流量大，車牌采集圖像存在遮擋，傾斜等現(xiàn)象，導(dǎo)致車牌檢測(cè)準(zhǔn)確率低、泛化性差。為解決上述問題，提出一種基于改進(jìn)Yolov3車輛識(shí)別與Mask R-CNN車牌檢測(cè)相融合的算法，通過兩步分別檢測(cè)車輛與車牌，最終構(gòu)建出YOL3-RCNN多車牌識(shí)別模型。模型首先基于上采樣算法將圖像的大、中、小特征有機(jī)融合；然后采用形態(tài)聚類算法，自適應(yīng)計(jì)算IOU閾值，提高車輛檢出率與準(zhǔn)確率；接著... （共6頁）