【摘 要】
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针对交通监控视频场景下车牌检测性能较低的问题,提出一种车牌检测与跟踪框架.为进一步改善面向监控视频中的车牌检测,一种合理的方法是利用相邻帧之间的上下文信息.通过车辆跟踪,间接为视频序列中的每个车牌分配一个唯一的ID.基于此扩展当前最先进的车牌检测模型,进一步提高检测性能.提出一种具有深度特征的孪生网络目标跟踪算法实现稳健的车牌跟踪,提供更加准确的定位结果.在创建的交通监控车牌数据集进行大量实验,验证了所提算法的车牌检测性能高于其它算法,验证了其有效性.
【机 构】
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武汉理工大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430070;武汉理工大学 交通物联网技术湖北省重点实验室,湖北 武汉 430070;武汉理工大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430070
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针对交通监控视频场景下车牌检测性能较低的问题,提出一种车牌检测与跟踪框架.为进一步改善面向监控视频中的车牌检测,一种合理的方法是利用相邻帧之间的上下文信息.通过车辆跟踪,间接为视频序列中的每个车牌分配一个唯一的ID.基于此扩展当前最先进的车牌检测模型,进一步提高检测性能.提出一种具有深度特征的孪生网络目标跟踪算法实现稳健的车牌跟踪,提供更加准确的定位结果.在创建的交通监控车牌数据集进行大量实验,验证了所提算法的车牌检测性能高于其它算法,验证了其有效性.
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