yolov3(四:车牌识别及算法解析)

1.概要:初探

1输入:视觉的数据

2、输出:车辆车牌识别

 

 2.1 yolov3图片识别结果

yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第1张图片

2.2 yolov3朴素的问题求解思路如右图

yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第2张图片

2.3 yolov3 网络架构

2.4  yolov3算法Tensor变化过程

3. yolov3解析

yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第3张图片

 yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第4张图片

yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第5张图片

yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第6张图片

yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第7张图片

 

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 yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第11张图片

 yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第12张图片

 4. 基于yolov3的车牌识别基于yolov3的车牌识别基于yolov3的车牌识别基于yolov3的车牌识别

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yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第14张图片

 yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第15张图片

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 yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第18张图片

 

idea:

问题定位:算法鲁棒性不够。

问题1:图像畸变下的旋转问题,增加FPN网络深度,尝试增加算法对旋转的适应性。

在实际的车牌识别过程中可以先使用yolov3做车牌定位/车牌检测,在定位的基础上去做GAN网络的图像增强,然后使用pytesseract实现OCR的识别,从而获取更精确的识别结果。

 

模型输入输出

yolov3(四:车牌识别及算法解析)_第19张图片

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