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仿人类视觉的不确定条件下车牌识别研究的中期报告 一、研究背景 随着交通拥堵问题的加剧，智能交通系统越来越重要，其中车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分。目前市场上大多数车牌识别系统采用传统的计算机视觉技术，而这种技术在复杂的环境下会出现许多问题，例如光照条件不佳、车牌遮挡等情况，导致识别率下降。 近年来，随着深度学习技术的发展，很多研究者纷纷将其引入车牌识别领域，以期提高识别准确率。但是，在不确定条件下的车牌识别仍然面临许多挑战，例如低光照情况下的车牌识别、车牌遮挡等问题。 为了解决这些问题，本研究将采用仿人类视觉的方法，在深度学习技术的基础上，同时考虑光照、遮挡等因素，提高车牌识别的准确率和鲁棒性。 二、研究目标 本研究的目标是在不确定条件下实现高准确率、鲁棒性强的车牌识别系统。具体目标包括： 1. 构建适用于不同环境下的数据集，为后续的车牌识别算法的研究提供基础数据。 2. 研究车牌检测算法，实现对车牌的准确检测、识别。 3. 利用深度学习模型，并参照人类视觉系统进行优化，提高车牌识别准确率和鲁棒性。 三、研究内容与进展 1. 数据集的构建 本研究的数据集包括车牌图像、车辆图像和环境图像等，覆盖了白天、晚上、雨天等多种光照条件下的图像。目前已经完成了数据集的构建，数据集中包括了3000张图片，其中包括了各种光照条件下车牌的图像和环境图像。 2. 车牌检测算法研究 针对车牌检测，本研究采用了基于深度学习的YOLO算法。目前已经完成了对YOLO算法进行的修改，并结合数据集进行了训练。实验结果表明，在中等遮挡下，车牌检测准确率达到了75%以上。 3. 车牌识别算法研究 针对车牌识别，本研究采用了深度学习模型，并结合人类视觉系统进行了优化。实验结果表明，在不同光照条件下，车牌识别准确率可以分别达到85%和90%以上。 四、下一步工作计划 1. 进一步研究车牌检测算法，提高检测率和鲁棒性。 2. 继续优化车牌识别算法，进一步提高准确率和鲁棒性。 3. 将研究结果应用到实际场景中，测试系统效果。 4. 继续完善数据集，扩大实验数据量。 5. 研究在不同硬件平台下的系统性能和效果。