11、深度学习在车牌检测与识别中的应用

深度学习在车牌检测与识别中的应用

1. 基于深度学习模型的目标检测方法

1.1 方法概述

在车牌定位和识别中，采用了ConvLSTM模型，相关处理步骤如下：
1. 图像预处理 ：将捕获的图像转换为灰度格式，并去除不必要的噪声。
2. 字符提取 ：从预处理后的图像中提取数字和字母，改善相关像素，弱化背景像素，并使用超分辨率技术获得分割良好的图像。
3. 目标识别 ：利用ConvLSTM（一种RNN）从连续图像或视频中识别目标，采用Attention Layer ConvLSTM技术缓解传统RNN的梯度消失问题，并通过不同的dropout率进行准确性测试。

1.2 卷积LSTM（ConvLSTM）

1.2.1 模型结构

ConvLSTM是一种混合神经网络，融合了深度CNN和LSTM，用于检测图像中的序列等目标。它通过保留卷积层和最大池化层，删除全连接层，从输入图片中检索特征序列，CNN的输出作为LSTM的输入，用于对特征序列的每一帧进行标记。

1.2.2 学习序列函数（CNN）

CNN可以从图像中提取深度特征，由池化、卷积、归一化和全连接层组成。使用卷积层从输入图片中提取局部特征，特征图 $Z_j^l$ 的计算公式如下：
[
Z_j^l = f\left(\sum_{i \in M_j} z_{j}^{l - 1} \odot a_{ij}^l + b_j^l\right)
]

1.2.3 序列标