计算机辅助设计与图形学学报

作者：徐光柱, 匡婉, 李兴维, 万秋波, 石勇涛, 雷帮军

关键词：深度学习, 非约束车牌定位, 视觉目标检测, 点偏移估计, YOLOv3

深层卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)因其能够自动学习图像有效特征,被广泛应用于视觉目标检测.为克服DCNN目标检测算法大多因采用矩形检测框,而无法有效地应对非约束环境下倾斜性车牌的准确定位问题.提出一种可同时输出矩形目标检测框与关键点的车牌定位解决方案,并具体以YOLOv3所用网络为对象,通过扩展其输出维度,增设车牌顶点相对于矩形检测输出框角点的偏移量损失,在保留其高效计算性能的前提下,训练使其可同时输出矩形检测框及车牌顶点,实现精准定位.在广泛使用的大型非约束性车牌数据集CCPD上的实验结果显示,所提算法不仅可以准确检测车牌顶点,而且能够在Base,Tilt和Weather子集上取得99%以上的定位精度.该方法还可扩展至其他需同时输出目标检测框及关键点的应用领域,具有较好的应用价值.

来源：2021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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