基于深度学习的雾霾天气下的车牌号码识别方法

作     者：杨云 王静 姜佳乐 YANG Yun;WANG Jing;JIANG Jiale

作者机构：陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 

出 版 物：《液晶与显示》 (Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays)

年 卷 期：2024年第39卷第2期

页      面：205-216页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61971272,No.61601271) 国家重点研发重点专项(No.2019YFC1520204) 

主　　题：车牌号码识别 AOD-Net算法 YOLOv5网络 注意力机制 

摘      要：针对雾霾天气下车牌识别存在的精确度低、漏检等问题,提出了一种基于深度学习的雾霾天气下的车牌号码识别方法。首先用AOD-Net算法对车辆图像进行去雾预处理。然后,基于YOLOv5网络设计一种车牌检测网络ACG_YOLOv5s。ACG_YOLOv5s是在YOLOv5s网络的基础上,融入CBAM注意力机制,提高模型的抗干扰能力;引入自适应特征融合网络ASFF,根据模型自适应学习到的权重赋予网络不同特征层不同比重的权值,从而突出重要特征信息;使用Ghost卷积模块替换传统卷积,在保证模型效果的同时减少了网络训练过程中的参数量。最后通过LPRNet对检测到的车牌图像进行识别。实验结果表明,改进后的ACG_YOLOv5s网络车牌检测准确率达到99.6%,LPRNet识别准确率达96%且内存占比小。实验证明AOD-Net算法和YOLO算法结合可更加有效地检测雾霾天气下车牌图像中的车牌号码。