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提出一种基于量化神经网络的端到端车牌检测与识别系统,实现了车牌快速端到端的检测与识别。实验结果表明:所提出的网络可以有效地应用于车牌检测与识别,实现了最高99.2%的识别准确率与76 FPS的识别速度。相比浮点卷积神经网络参数量降低约32倍。
基于量化神经网络的端到端车牌检测与识别系统
【摘 要】
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提出一种基于量化神经网络的端到端车牌检测与识别系统,实现了车牌快速端到端的检测与识别。实验结果表明:所提出的网络可以有效地应用于车牌检测与识别,实现了最高99.2%的识别准确率与76 FPS的识别速度。相比浮点卷积神经网络参数量降低约32倍。
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2020年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701295,61801286)
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