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恶劣天气下的车牌识别技术改进
目录
恶劣天气下的车牌识别技术改进（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1项目背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、恶劣天气车牌识别技术现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1传统车牌识别技术的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2恶劣天气对车牌识别的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、恶劣天气下车牌识别技术改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1数据增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.1图像合成与模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1.2数据扩充技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2模型改进与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2.1深度学习算法的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2.2神经网络结构的调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.3特征提取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3.1光照补偿算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3.2雨雪干扰抑制技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
四、具体改进方案设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1基于深度学习的车牌定位与字符分割．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.1.1UNet网络结构的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1.2改进的注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.2恶劣天气图像预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.2.1基于深度学习的光照估计与补偿．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2.2雨雪图像去噪算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.3车牌字符识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.3.1字符识别模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.3.2针对恶劣天气的字符识别策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
5.2实验方法与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
5.3实验结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
5.3.1不同模型的识别性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
5.3.2恶劣天气下识别准确率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
6.2未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
恶劣天气下的车牌识别技术改进（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
1.1研究背景和意义．．．．．．．．
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