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基于非限制场景ALPR系统的车标定位

Vehicle Logo Location Based on Unconstrained Scenarios ALPR System

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现有车标定位技术大多研究正向、具有对称性特点的车辆图像,难以有效解决光线干扰、车辆图像扭曲等复杂应用场景下的车标定位问题.针对该问题,基于非限制场景ALPR系统并结合迁移学习的技术,研究车标定位问题:首先基于ALPR系统精确定位车牌的位置,其次根据车牌和车标的相对位置关系,对车牌位置的4个顶点进行线性变换,最后得到包含车标区域的4个顶点坐标,并依据坐标进行相应透视变换,提取包含车标的区域.在测试集上的测试结果表明:输入正向视角的车辆图像时,定位精度达到99.28％,输入倾斜视角的车辆图像时,定位包含车标区域的准确率为96.56％.

焦志全

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201600 上海市 上海工程技术大学 机械与汽车工程学院

车标定位 ALPR 复杂场景 相对位置 透视变换

2020

10.3969/j.issn.1673-3142.2020.10.016

农业装备与车辆工程
山东省农业机械科学研究所 山东农机学会

农业装备与车辆工程

影响因子：0.279
ISSN：1673-3142
年,卷(期)：2020.58(10)
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