标题：基于深度学习方法的中文车牌识别算法
作者：胡逸龙 金立左
作者单位：东南大学自动化学院，江苏 南京 210096
关键字：光学字符识别；车牌识别；深度学习；YOLO；卷积循环神经网络
摘要：针对传统车牌识别算法鲁棒性差、识别速度慢、准确率低的问题。借鉴深度学习技术的研究成果，提出一种车牌检测、字符识别两阶段的中文车牌识别算法。车牌检测阶段，基于YOLO模型，针对车牌目标易于辨识、形状固定的任务特点，对模型进行轻量化和添加注意力机制等改进得到YOLO＿Plate模型；字符识别阶段，基于CRNN模型，针对车牌颜色包含有效信息的任务特点，对模型输入和卷积网络结构进行调整；再针对拍摄角度导致的车牌形变问题，向网络中添加STN网络，得到CRNN＿Plate模型。使用CCPD数据集，在RTX 3070 GPU条件下进行测试，检测速率约16ms每张，识别准确率达到了97.96%。