结合深度特征迁移与融合的两阶段船牌定位算法

摘要：

获取运河过往船只的身份信息具有重要意义,快速、准确地定位船牌是实现船只身份自动化识别的首要任务.为提升对小尺度船牌的检测性能,提出一种结合深度特征迁移与融合的两阶段船牌定位算法.首先在船只检测阶段,通过迁移学习构建船只检测模型,获取图片中船只区域的位置信息;然后在船牌定位阶段,提出基于特征融合策略的多尺度船牌定位网络,在上一阶段的基础上对船牌进行定位.在SLPLOC船牌定位数据集上的实验结果表明,相比其他算法,该算法能够有效地减少误差,提升精度值和召回率.

关键词：迁移学习、特征融合、船牌定位

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金;宁波市自然科学基金;温州市科技计划项目

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：628-634