典型文献
云端马拉松图像的号牌识别研究
文献摘要：
对于马拉松赛事举办方而言,如何将赛事期间为运动员们拍摄的海量照片进行云端的精准分类、推送和管理是一项具有挑战性的服务工作.为了实现云端海量马拉松图片的智能分类,本文提出了一种基于目标检测的两阶段号牌识别算法框架,利用号牌编号的识别实现高效的图像分类功能.本文首先利用RetinaNet算法实现号牌检测,然后通过DenseNet-CTC进行端到端的号牌识别,在保证精度的前提下有效减少冗余信息,提升推理速度.在RBNR、FUNNR和TEST数据集上进行了对比实验,结果证明了本方法的有效性和良好的泛化性.
文献关键词：
马拉松图片;号牌检测;号牌识别;图像分类
中图分类号：
作者姓名：
黎蕴玉;丁小波;蔡茂贞;钟地秀;彭琨
作者机构：
中移互联网有限公司云产品事业部,广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]黎蕴玉;丁小波;蔡茂贞;钟地秀;彭琨-.云端马拉松图像的号牌识别研究)[J].现代计算机,2022(16):28-31,37
A类：
号牌识别,马拉松图片,号牌检测,RBNR,FUNNR
B类：
云端,马拉松赛事,举办方,运动员,行云,精准分类,推送,服务工作,智能分类,目标检测,两阶段,识别算法,编号,图像分类,RetinaNet,算法实现,DenseNet,CTC,端到端,冗余信息,推理速度,TEST,泛化性
AB值：
0.272852
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