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。...
Main Authors: | , |
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Format: | Article |
Language: | zho |
Published: |
POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
2021-09-01
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Series: | 智能科学与技术学报 |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract171724.shtml |
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author | 曾淦雄 柯逍 |
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description | 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。 |
first_indexed | 2024-04-10T22:28:20Z |
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institution | Directory Open Access Journal |
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