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多级融合的倒置金字塔注意力U-Net在车牌检测中的研究
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作者 姚瑶 《应用数学进展》 2023年第2期494-504,共11页
准确测试出车牌位置是车牌识别系统(LPRS)的关键步骤,为了提高车牌检测的性能,本文提出多级融合的倒置金字塔注意力U-net (AUMFIF)。先将原始图像送入改进网络,其次通过原始图像的卷积运算生成多个级别的特征图,通过多层拼接和卷积来检... 准确测试出车牌位置是车牌识别系统(LPRS)的关键步骤,为了提高车牌检测的性能,本文提出多级融合的倒置金字塔注意力U-net (AUMFIF)。先将原始图像送入改进网络,其次通过原始图像的卷积运算生成多个级别的特征图,通过多层拼接和卷积来检测更多含有丰富的空间信息的特征图。然后以分层的形式,将这些特征图与倒置特征金字塔网络逐层进行融合连接,所得到的特征图不仅有丰富的空间信息还具有饱满的语义信息。最后,将注意力机制用于保留重要区域的信息,并且抑制无关背景区域,便可得出车牌位置的分割图像。为了验证所提出方法的有效性,本文在AOLP车牌数据集上进行了一系列实验。实验结果表明,该方法能够有效地提高车牌位置检测的性能。 展开更多
关键词 注意力U-Net 多级融合 倒置金字塔特征网络 车牌检测
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