基于VGG卷积神经网络的车牌识别文献综述

 2024-08-12 21:43:37
摘要

车牌识别作为计算机视觉领域的重要研究方向,在交通管理、安防监控等方面具有广泛应用。

近年来,深度学习技术的快速发展为车牌识别提供了新的思路和方法,其中卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力在该领域取得了显著成果。

VGG网络作为一种经典的CNN架构,以其深层结构和优异的性能在图像分类和目标检测等任务中表现出色。

本文综述了基于VGG卷积神经网络的车牌识别研究现状,首先介绍了车牌识别的基本概念和流程,然后详细分析了VGG网络的结构特点和优势,并重点阐述了其在车牌识别中的应用。

此外,本文还归纳了当前研究中常用的数据集、评估指标以及优化策略,并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

最后,展望了基于VGG卷积神经网络的车牌识别技术未来发展趋势。


关键词:车牌识别;卷积神经网络;VGG网络;深度学习;特征提取

1相关概念

1.1车牌识别车牌识别(LicensePlateRecognition,LPR)是指利用计算机视觉技术自动识别车辆牌照号码的过程,其基本流程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤。


1.2卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理网格结构数据的深度学习模型,其核心思想是利用卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征维度,最终将提取到的高级语义信息输入全连接层进行分类或回归。


1.3VGG网络VGG网络是由牛津大学视觉几何组(VisualGeometryGroup,VGG)提出的深度卷积神经网络架构,其特点在于使用了多个小尺寸卷积核(3x3)串联代替大尺寸卷积核,并在网络末端采用多个全连接层进行特征融合,最终通过Softmax函数输出分类结果。

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