复杂场景下的车牌识别系统研究与应用
这是一篇关于关键点检测,车牌检测,车牌识别,自注意力机制的论文, 主要内容为车牌识别系统是车辆信息提取中最重要的一环,其被广泛应用于交通管理、车辆检测站、停车场等多种场景。车牌识别系统主要由车牌检测部分与车牌识别部分组成,目前多数系统能较好的识别普通场景下的车牌,但对复杂场景的车牌识别依然存在诸多问题。例如,当车牌存在严重倾斜畸变时,车牌检测部分仅通过检测框对目标进行大致定位,导致车牌识别部分会受到目标形变与背景区域的干扰。其次,在车辆检测站等场景下,过远的拍摄距离会导致车牌区域的显著缩小,因此车牌本身的细节和标识难以清晰地被捕捉到。光照不足或光照强烈的环境条件在车牌检测与识别方面也会造成明显的干扰,导致系统难以精确地定位车牌区域或对车牌上的字符进行准确的识别。本文针对上述问题结合目前常用的目标检测算法与字符识别算法进行了如下研究。(1)提出一种基于YOLOv5的车牌关键点检测网络YOLO-KP。该网络通过增加关键点检测分支,成功将车牌检测任务转换为基于车牌关键点的检测,从而提高了检测的精度和鲁棒性,实现了对任意车牌形状的拟合。并利用关键点坐标的仿射变换实现了车牌矫正。其次,选取Mobilenetv3作为主干网络,并通过CBAM引入空间注意力以增强模型空间信息的提取能力。在Bi-FPN的基础上设计了R-PAN结构作为网络的特征融合模块,R-PAN模块通过跳跃连接实现更多有效特征的融合。此外,增加了小目标检测层,通过浅层特征的融合增强了模型捕捉小目标车牌的能力。最后,改进了关键点坐标回归的损失函数,通过引入对角线斜率损失来约束关键点的相对位置,提升了回归的精度。在公开数据集上通过与常见关键点检测算法进行对比实验并深入分析,验证了模型的有效性。(2)提出了一种基于自注意力机制的车牌字符识别网络SA-LPRN。基于CRNN模型的思想,通过设计符合车牌长宽比的长卷积,构建了特征提取网络以提取车牌横向特征。成功避免了原始网络因要求输入方形图像而导致的图像结构破坏问题。在网络头部引入空间变换模块以改善检测部分的矫正不完全问题。在主干网络部分增加了基于通道注意力的特征融合模块,通过融合浅层字符纹理信息与深层语义信息从而提高了模型的识别能力。最后,引入了多头自注意力模块替换原CRNN中的Bi-LSTM模块,通过自注意力机制实现了任意特征向量的关联,增强了模型对字符序列深层语义信息的提取,提升了车牌识别准确率。在公开数据集上通过与常见字符识别算法进行对比实验并深入分析,验证了模型的有效性。(3)基于Web应用开发框架Springboot构建了一款B/S架构的复杂场景车牌识别系统。该系统包含Web交互、车牌检测和车牌识别三个模块,并提供用户注册登录功能。通过部署车牌关键点检测模型和车牌识别模型,实现了车牌识别系统的目标。最后,本文对系统各模块功能进行了测试,并在不同场景下对系统识别效果进行了评估,验证了系统在实际应用中的价值。综上所述,为解决当前车牌识别系统在复杂场景中存在的难点和问题,本文从改进模型结构和优化损失函数等方面出发,分别提出了一种有效的车牌检测模型和车牌识别模型。通过大量对比实验,证明了模型的有效性。并且根据提出的模型设计了一款复杂场景车牌识别系统,并对系统的实用性进行了分析验证。
基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量方法研究
这是一篇关于脊柱侧弯,Cobb角解算,多任务深度学习,图像分割,关键点检测的论文, 主要内容为脊柱侧弯是一种脊柱三维结构畸形,指脊椎在冠状面上偏离身体中线向侧方弯曲,其发病原因尚不明确。Cobb角是评估脊柱侧弯程度的“金标准”,其测量结果可以用于制定治疗计划和跟踪疾病进展。在临床实践中,传统的手工角度测量方式存在着观察者差异、观察间差异以及效率低下等问题。因此,医生们迫切需要一种精准且高效的Cobb角自动测量工具取而代之。针对这一需求,本文基于深度学习框架,研究了Cobb角自动测量所涉及到的椎骨分割、关键点定位及工程实现问题,并根据这些图像特征信息解算脊柱侧弯Cobb角,实现Cobb角自动测量,具体工作如下:(1)提出了多任务深度学习网络MVIE-Net,实现脊柱X光图像的特征提取。首先,为获取训练数据原始样本,本文制作了MICCAI 2019 AASCE Challenge公共数据集的分割标签和关键点热图标签,并通过镜像、旋转等方式进行数据扩充。在此基础上,本文提出了MVIE-Net。该网络可以同时完成椎骨的分割和关键点热图分割任务。实验证明,所提出的网络在椎骨分割精度和关键点热图分割精度可达85.5%和41.6%,超过了常用的医学图像分割网络。(2)提出了直线拟合法、角点法、点线均值法等Cobb角建模方式,进行Cobb角解算。首先,依据MVIE-Net的分割结果拟合椎骨上下端板,解析并配对关键点。在此基础上,进行Cobb角解算,提出并对比了中点法、直线拟合法、角点法以及点线均值法等多种角度解算方法。最终,整合MVIE-Net与Cobb角解算方法,实现了Cobb角的自动测量。实验证明,提出的Cobb角自动测量算法可达±3.31°的角度误差,在数据集上达到当前最好水平。(3)基于上述Cobb角自动测量算法,开发了相应的Web应用系统。该系统不仅提供了简便易操作的Cobb角自动测量功能,还增加了脊柱侧弯Lenke分型功能。通过该系统,用户可以快速、准确地进行脊柱侧弯诊断。综合实验表明,本文提出的基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量算法具有高精确性和高效率,并具备良好的泛化性能。本文开发的脊柱侧弯Cobb角自动测量系统,可为医生和患者提供比较全面、可靠的脊柱侧弯诊断服务。
基于关键点检测的手势估计
这是一篇关于深度学习,彩色图像,关键点检测,手势估计的论文, 主要内容为手势估计算法作为人机交互中的核心技术,具有较高的研究意义和实用价值。近年来,基于深度学习的手势估计研究工作进展显著,但针对单张RGB图像的手势估计研究因图像分辨率低、深度信息缺失、自遮挡、视角及色彩变更等原因,实际表现不尽如人意。鉴于以上原因,本文以实现基于单目RGB图像的轻量化手势估计方案为研究目标,针对手势估计任务的高精度、高实时性的部署需求,分别实现了完整的2D和3D轻量化手势估计方案。具体来说,主要完成工作如下:(1)搭建了基于YOLOv3网络的手部检测器,针对手部检测任务调整了激活函数、损失函数及Anchor先验框,并基于COCO-TV Hand数据集训练出实用泛化性强的轻量化手部检测网络。(2)搭建了基于Re XNet网络的2D手势估计器,参考多任务学习理念拓展了手部判定功能,使其可以脱离检测器独自完成手势估计任务,并通过对比实验证明该Re XNet网络是当前估计器最合理的Backbone。为兼顾轻量化和多任务学习,该2D手势估计器被设计成直接回归的架构,实际测试表现良好,可以用于实际任务部署。(3)实现了2D热图-3D关节矢量图-3D坐标图的手势估计复合监督框架。在3D手势估计任务中,该架构能够有效缓解2D图像向3D坐标映射中存在的深度模糊性。本研究基于该复合监督架构,以Res Net50网络为Backbone搭建了轻量化的3D手势估计器,和同领域前沿研究工作相比,该3D估计器在保持运算速度大幅领先的同时,仍能保持较高的估计精度。特别的,在3D手势估计研究中,本文通过对比实验证实了上述复合监督框架和数据集混合训练的有效性,且最终训练的3D手势估计器在同领域泛用的RHD数据集上达到了与国际前沿研究相近的精度指标,并且具有显著的实时性优势。
基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量方法研究
这是一篇关于脊柱侧弯,Cobb角解算,多任务深度学习,图像分割,关键点检测的论文, 主要内容为脊柱侧弯是一种脊柱三维结构畸形,指脊椎在冠状面上偏离身体中线向侧方弯曲,其发病原因尚不明确。Cobb角是评估脊柱侧弯程度的“金标准”,其测量结果可以用于制定治疗计划和跟踪疾病进展。在临床实践中,传统的手工角度测量方式存在着观察者差异、观察间差异以及效率低下等问题。因此,医生们迫切需要一种精准且高效的Cobb角自动测量工具取而代之。针对这一需求,本文基于深度学习框架,研究了Cobb角自动测量所涉及到的椎骨分割、关键点定位及工程实现问题,并根据这些图像特征信息解算脊柱侧弯Cobb角,实现Cobb角自动测量,具体工作如下:(1)提出了多任务深度学习网络MVIE-Net,实现脊柱X光图像的特征提取。首先,为获取训练数据原始样本,本文制作了MICCAI 2019 AASCE Challenge公共数据集的分割标签和关键点热图标签,并通过镜像、旋转等方式进行数据扩充。在此基础上,本文提出了MVIE-Net。该网络可以同时完成椎骨的分割和关键点热图分割任务。实验证明,所提出的网络在椎骨分割精度和关键点热图分割精度可达85.5%和41.6%,超过了常用的医学图像分割网络。(2)提出了直线拟合法、角点法、点线均值法等Cobb角建模方式,进行Cobb角解算。首先,依据MVIE-Net的分割结果拟合椎骨上下端板,解析并配对关键点。在此基础上,进行Cobb角解算,提出并对比了中点法、直线拟合法、角点法以及点线均值法等多种角度解算方法。最终,整合MVIE-Net与Cobb角解算方法,实现了Cobb角的自动测量。实验证明,提出的Cobb角自动测量算法可达±3.31°的角度误差,在数据集上达到当前最好水平。(3)基于上述Cobb角自动测量算法,开发了相应的Web应用系统。该系统不仅提供了简便易操作的Cobb角自动测量功能,还增加了脊柱侧弯Lenke分型功能。通过该系统,用户可以快速、准确地进行脊柱侧弯诊断。综合实验表明,本文提出的基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量算法具有高精确性和高效率,并具备良好的泛化性能。本文开发的脊柱侧弯Cobb角自动测量系统,可为医生和患者提供比较全面、可靠的脊柱侧弯诊断服务。
复杂场景下的车牌识别系统研究与应用
这是一篇关于关键点检测,车牌检测,车牌识别,自注意力机制的论文, 主要内容为车牌识别系统是车辆信息提取中最重要的一环,其被广泛应用于交通管理、车辆检测站、停车场等多种场景。车牌识别系统主要由车牌检测部分与车牌识别部分组成,目前多数系统能较好的识别普通场景下的车牌,但对复杂场景的车牌识别依然存在诸多问题。例如,当车牌存在严重倾斜畸变时,车牌检测部分仅通过检测框对目标进行大致定位,导致车牌识别部分会受到目标形变与背景区域的干扰。其次,在车辆检测站等场景下,过远的拍摄距离会导致车牌区域的显著缩小,因此车牌本身的细节和标识难以清晰地被捕捉到。光照不足或光照强烈的环境条件在车牌检测与识别方面也会造成明显的干扰,导致系统难以精确地定位车牌区域或对车牌上的字符进行准确的识别。本文针对上述问题结合目前常用的目标检测算法与字符识别算法进行了如下研究。(1)提出一种基于YOLOv5的车牌关键点检测网络YOLO-KP。该网络通过增加关键点检测分支,成功将车牌检测任务转换为基于车牌关键点的检测,从而提高了检测的精度和鲁棒性,实现了对任意车牌形状的拟合。并利用关键点坐标的仿射变换实现了车牌矫正。其次,选取Mobilenetv3作为主干网络,并通过CBAM引入空间注意力以增强模型空间信息的提取能力。在Bi-FPN的基础上设计了R-PAN结构作为网络的特征融合模块,R-PAN模块通过跳跃连接实现更多有效特征的融合。此外,增加了小目标检测层,通过浅层特征的融合增强了模型捕捉小目标车牌的能力。最后,改进了关键点坐标回归的损失函数,通过引入对角线斜率损失来约束关键点的相对位置,提升了回归的精度。在公开数据集上通过与常见关键点检测算法进行对比实验并深入分析,验证了模型的有效性。(2)提出了一种基于自注意力机制的车牌字符识别网络SA-LPRN。基于CRNN模型的思想,通过设计符合车牌长宽比的长卷积,构建了特征提取网络以提取车牌横向特征。成功避免了原始网络因要求输入方形图像而导致的图像结构破坏问题。在网络头部引入空间变换模块以改善检测部分的矫正不完全问题。在主干网络部分增加了基于通道注意力的特征融合模块,通过融合浅层字符纹理信息与深层语义信息从而提高了模型的识别能力。最后,引入了多头自注意力模块替换原CRNN中的Bi-LSTM模块,通过自注意力机制实现了任意特征向量的关联,增强了模型对字符序列深层语义信息的提取,提升了车牌识别准确率。在公开数据集上通过与常见字符识别算法进行对比实验并深入分析,验证了模型的有效性。(3)基于Web应用开发框架Springboot构建了一款B/S架构的复杂场景车牌识别系统。该系统包含Web交互、车牌检测和车牌识别三个模块,并提供用户注册登录功能。通过部署车牌关键点检测模型和车牌识别模型,实现了车牌识别系统的目标。最后,本文对系统各模块功能进行了测试,并在不同场景下对系统识别效果进行了评估,验证了系统在实际应用中的价值。综上所述,为解决当前车牌识别系统在复杂场景中存在的难点和问题,本文从改进模型结构和优化损失函数等方面出发,分别提出了一种有效的车牌检测模型和车牌识别模型。通过大量对比实验,证明了模型的有效性。并且根据提出的模型设计了一款复杂场景车牌识别系统,并对系统的实用性进行了分析验证。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕业设计工坊 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/50081.html
