【摘 要】
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针对现如今车牌识别工作量大且识别速度和识别准确率低的问题，提出一种基于YOLOv4的识别算法，融合MobileNet网络结构修改其特征提取的主干网络，并加入黑盒预测模型。融合后的算法不仅大大缩小了自身的模型大小，而且相比原来的YOLOv4算法有着更高的识别准确率，同时省去了人工编码的工作。以本地实拍车牌作为数据集来训练和测试算法模型，以精确率Precision、召回率Recall、F1分数和平均准
【基金项目】
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教育部高等教育司协同育人项目（201802118013）； 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室人才培养课题（SKLGP2018Z004）；
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针对现如今车牌识别工作量大且识别速度和识别准确率低的问题，提出一种基于YOLOv4的识别算法，融合MobileNet网络结构修改其特征提取的主干网络，并加入黑盒预测模型。融合后的算法不仅大大缩小了自身的模型大小，而且相比原来的YOLOv4算法有着更高的识别准确率，同时省去了人工编码的工作。以本地实拍车牌作为数据集来训练和测试算法模型，以精确率Precision、召回率Recall、F1分数和平均准确率mAP作为评价指标依次对融合后的新模型以及YOLOv4进行评判。实验结果表明，MobileNetV1-YOLOv4实验效果相比YOLOv4更佳，mAP高达98.08%，而模型大小仅为49 MB，准确率提升了1.75%，模型缩小了80.48%，性能有着显著的提升。
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