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申请/专利权人:浙江工业大学
摘要:一种自然场景下的船牌矫正识别方法,包括以下步骤:1数据获取:通过摄像头采集港口进出船舶的图片;2数据处理:对图片进行标注并将船牌图像裁剪;3模型训练:用标注的船牌图片训练船牌矫正识别模型;4模型检测:用训练好的救生衣检测模型对船牌图像进行识别,得到矫正后的船牌图像和船牌名;本发明选取深度学习模型,在无需添加额外的标注情况下,提高对船牌的识别速度和准确率,具有较高的实际应用价值。
主权项:1.一种自然场景下的船牌矫正识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S1:数据获取:通过摄像头采集港口进出船舶的图片;S2:数据处理:对原图裁剪获取船牌图片;S3:模型训练:用文字矫正模型训练船牌矫正识别,过程如下:S3-1:将船牌图像I传入,将图像转换成小图Id,然后传入定位网络,回归出一系列坐标点,通过激活函数归一化为[-1,1],确定出20个确定文字区域的基准点C;S3-2:将船牌图片I与S3-1中生成的20个基准点的坐标输入网格生成网络,通过TPS变换输出另一组基准点C′,并生成输出坐标;S3-3:通过采样器进行双线性插值并将超出图的部分直接删掉,得到修正后的输出图像I′;S3-4:将矫正后的船牌图像I′输入识别网络,识别网络主要分为编码层和解码层,图像输入后先通过编码层提取文字特征,再通过解码层得到正向船牌识别结果和反向船牌识别结果;S4:模型检测:用训练好的船牌矫正模型对船牌进行矫正识别并得到船牌名;所述步骤S2包括以下步骤:S2-1:去除不含船牌的图片,对包含船牌的图片中的船牌边框四个顶点进行标定,四个顶点的坐标记为x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,标签类别标成船牌名,生成xml文件;S2-2:编写图像切割程序,通过图像和xml文件将船牌切割,并转换成64*200大小并保存;S2-3:将船牌图片中出现的所有文字进行编码,得到编码文件;S2-4:编写程序将全部船牌顺序打乱,将一部分的船牌作为训练集,余下的的作为验证集,然后将对应文件名和船牌名分别保存在train.txt文件和eval.txt文件中;所述步骤S3-2中,TPS变换: 其中di,k表示pi′和C′k的欧氏距离,为常量,K=20;P={pi},i=1,2,…,N表示输入图像,P′={pi′},i=1,2,…,N表示网格生成网络中对应原图生成的网格坐标信息,其中pi跟pi′表示每一个像素点的坐标,N为图像的像素点个数;所述步骤S3-4中,编码层由卷积层和双向LSTM模块构成,解码层由注意力机制模块和LSTM模块构成,图片通过卷积层提取文字特征,再经过双向LSTM模块编码得到特征序列图,然后通过注意力机制模块提取到具体每个船牌文字所在位置信息,并通过双向LSTM模块进行解码分别得到正向船牌识别结果和反向船牌识别结果。
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