车辆号码识别已经取得了广泛的应用,如电子警察、公安卡口、高速公路测速与收费、停车场管理、天网监控、专车专停管理等,特别是在电子警察和公安卡口以及高速公路等领域,基本都已具备了车牌识别功能。停车场自2012年始在中国也进入了广泛应用阶段,截止2013年底预估已达到10%的覆盖率,天网监控和专车专停的应用才刚刚起步。
车牌号码识别的大致原理如下:分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块,再用软件编程来实现每一个部分,后识别出牌照,输出车牌号码等相关信息。
为了提高对有遮挡车牌的识别准确率,本文提出了一种改进深度残差网络(Deep residual network,ResNet)损失函数的车牌识别方法。
该方法包括图像平滑处理、边缘检测、车牌定位、车牌分割和使用改进后的ResNet网络对有遮挡车牌样本库进行训练和识别等步骤。实验结果表明,使用有遮挡车牌样本库训练的改进后的ResNet网络模型具有更好的识别准确率和鲁棒性。