近日，9999js金沙老品牌博士研究生高一麟在導(dǎo)師徐樹(shù)公教授的指導(dǎo)下，以第一作者在國(guó)際智能交通領(lǐng)域頂刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems ( TITS，中科院一區(qū)期刊，影響因子：7.9)上第二次發(fā)表研究論文。新論文題為“Toward Unified End-to-End License Plate Detection and Recognition for Variable Resolution Requirements”，博士研究生穆世義為第二作者，徐樹(shù)公教授為通訊作者。
圖1：所提出基于可微采樣模塊的端到端車(chē)牌檢測(cè)識(shí)別模型
該文提出了一種基于可微采樣模塊的新級(jí)聯(lián)架構(gòu)，以滿(mǎn)足端到端技術(shù)中車(chē)牌檢測(cè)器和識(shí)別器的不同圖像分辨率要求。基于該模塊，網(wǎng)絡(luò)可以在下采樣的低分辨率圖像上檢測(cè)車(chē)牌，并從原始高清圖像中重新采樣以識(shí)別車(chē)牌號(hào)。此外，由于檢測(cè)器對(duì)檢測(cè)框的優(yōu)化方向和識(shí)別器的輸入要求不一致，引入了偏置檢測(cè)頭，以解耦檢測(cè)器和識(shí)別器的邊界框需求。同時(shí)，提出了一種新穎的特征融合模塊，該模塊同時(shí)滿(mǎn)足多尺度信息的融合和兩個(gè)包圍框特征的交互。對(duì)于識(shí)別器，引入了一種基于解耦注意力機(jī)制的統(tǒng)一架構(gòu)，用于識(shí)別單線和雙線、不同長(zhǎng)度以及傾斜車(chē)牌。
圖2：所提模型車(chē)牌識(shí)別結(jié)果
該工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、上海市科委基金等資助。附論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10457971
高一麟去年發(fā)表的首篇TITS文章以“GroupPlate: Toward Multi-Category License Plate Recognition”為題，提出了一種基于分組信息提取-解耦的方式實(shí)現(xiàn)多品類(lèi)車(chē)牌識(shí)別方案GroupPlate。合作者包括9999js金沙老品牌博士研究生陸恒杰、穆世義，徐樹(shù)公教授為通信作者。
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10050395
