标题：复杂环境下的车牌定位识别算法
作者：叶怡廷1 常海青1；肖娴婧2；项博庆1
作者单位：1 厦门理工学院光电与通信工程学院，福建 厦门 361024；2 中国农业银行江西省吉安市吉州支行，江西 吉安 343000
关键字：车牌识别；YOLOv7-pose；生成对抗网络；自校准光照模型；透视变换
摘要：针对倾斜和低光照条件下的复杂情况，提出复杂环境下的车牌定位识别算法。使用CycleGAN模型合成车牌，扩充车牌数据集，使各省份的车牌占比趋向均衡；再采用SCI模型恢复因低光照而引起的损失信息，通过YOLOv7-pose模型定位车牌，并利用透视变换校正倾斜的车牌，最后通过LPRNet模型识别车牌。实验结果表明，车牌合成扩增数据集，识别精度提高了3.93%；使用SCI低光照增强后，YOLOv7-pose车牌定位各指标均有所提高；车牌校正后，识别精度提高了24%。