车牌识别系统技术的研究与开发 -- Tigerwong

许多智能手机中的车牌识别系统名片扫描软件都具有此功能。 2018年11月20日，光学字符识别 (以下简称OCR) 是指对图像进行分析以获取文本信息的过程。 OCR领域的重要指标国际文档分析与识别会议 (ICDAR) 的测试集再次刷新。 中国高校和企业在ICDAR 2015中排名前五，其次是像素锚南京大学和南京工业大学 (psenet masktext，fot) 阿里巴巴 (inceptext) 专注于文本识别和应用。 为了提高自然场景的文本检测和识别水平，国际文档分析与识别会议是国际模式识别协会 (IAPR) 组织的专业会议之一。 国际文件分析和认可会议 (ICDAR建立了强大的文本阅读竞赛2003年 (迄今为止，robustradecompetition已涉及来自89个国家的3500多个团队。

Google microsoftamazon Facebook、北京大学、中国科学技术大学、腾讯、搜狗等。 参与其中。 结果可以随时提交，鲁棒文本阅读竞赛的测试数据集已经在线发布。 自然场景文本检测行业中测试算法的测试数据集 ICDAR 2015和icdar2017mlt是两个测试子集。 Cdar2015和icdar2017mlt是自然场景文本检测领域的权威数据集，澎湃新闻采访了目前在icdar2015榜单中排名第一的云丛科技。 理工学院算法工程师李元介绍。 基本上所有文章都会在上面被检测到」也是排名的基础。 Cdar2015列表 (2018年11月20日) F的值表示精度和检测率的谐波平均值。 F值越大，检测结果越好。

精度表示正确文本在检测结果中的比例; 检测率 (recal反映了检测到的文本与图片文本总数之间的比率，这说明了报告者的列表。 它可以反映文本是否被遗漏了。 为了检测算法的效果，车牌识别系统需要综合考虑准确率和检测率，而f值正好代表了准确率和检测率的谐波平均值，这也是排序的依据。 前者不具有识别文本的功能，因此需要注意的是，这里所说的自然场景文本检测并不等同于文本识别。 意思是检测图片中的文字。

关于2018年11月20日，李媛说。 云从科技在预印本网站arXiv上发表了最新的论文effect，提出了一种用于自然场景文本检测的像素锚框架。 论文发表前，由国际文档分析与识别大会发布的像素锚算法在icdar2015和icdar2017mlt数据集上进行了测试，刷新了icdar2015的最佳结果。 据悉，icdar2015纯英文文本检测数据集。 Icdar2017mlt包含拉丁语、英语、汉语、韩语、日语和阿拉伯语等九种语言。 云聪的像素锚算法在icdar2017mlt综合榜单中排名第四，排名前三的国家没有公开论文被国外机构提交。

自然场景文本检测可以应用在更广阔的领域，但与传统的文本检测相比，OCR文本检测和识别在各种商品中，自然场景中的集合或自然场景图片面临复杂的背景干扰、文本模糊和退化、不可预测的光照、字体多样性、垂直文本和倾斜文本车牌识别系统针对高质量的文档图像进行了比较，例如照片分析，车牌识别，图像广告过滤，场景理解，商品识别，街景定位，账单识别等。