计算机辅助设计与图形学学报

作者：吴书楷, 刘宝龙, 徐舒畅, 李毅, 吴双卿, 张三元, 叶修梓

关键词：迁移学习, 特征融合, 船牌定位

获取运河过往船只的身份信息具有重要意义,快速、准确地定位船牌是实现船只身份自动化识别的首要任务.为提升对小尺度船牌的检测性能,提出一种结合深度特征迁移与融合的两阶段船牌定位算法.首先在船只检测阶段,通过迁移学习构建船只检测模型,获取图片中船只区域的位置信息;然后在船牌定位阶段,提出基于特征融合策略的多尺度船牌定位网络,在上一阶段的基础上对船牌进行定位.在SLPLOC船牌定位数据集上的实验结果表明,相比其他算法,该算法能够有效地减少误差,提升精度值和召回率.

来源：2020年第4期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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