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11.1基于视频序列信息的车牌识别 11.2移动视频中车牌序列的构建 11.3视频多帧序列信息的融合统计 31.4实验与分析 61.1基于视频序列信息的车牌识别移动视频序列构建字符识别序列结果移动视频序列构建字符识别图1.1基于视频序列信息的车牌识别1.2移动视频中车牌序列的构建根据图1.1所示的流程图，对移动视频中的车牌信息进行融合统计的第一步就是车牌图片序列的构建，该程式通过基于YOLO的车牌定位算法从移动视频由于大多数视频的格式都是每秒24帧，所以这里我使用OpenCV对移动视频进行每秒截取24次，每次间隔1/24秒的方法，得到一系列包含车牌的图像，图1.3构建好的车牌序列实例2别模型对车牌x第二位仅包含英文大写字母的字符计算输出结果过程中的Softmax示例。·基于车牌中七个字符的Softmax矩阵分类情况，本课题提出了法，从而提高车牌识别的准确率。下面以N张车牌图片构成的序列Q为例，通(1)序列累加方法(2)基于车牌序列图像位置的带权重累加方法入根据车牌在序列中所处的位置信息变化的权重值U,对于位于序列前期和后期给予较大的权重值。根据此方法，对于序列Q中的车牌图片x,得到的分类结果·(3)基于图形质量得分权重的序列累加方法坏我将使用对Softmax概率矩阵中的各项相加来进行评估，即所有分类器预测每个字符的最高概率之和q①,可以肯定的是，概率之和越高的图片帧识别效果越本节的目的是对上述提出的三种不同的对移动视频中多帧序列信息的利用选取了一段执法记录仪拍摄的视频进行测试，通过使用YOLO车牌定位模型对车牌进行分割，一共得到了177张车牌序列图片，然后利用上一节提出的融合统计车牌识别后，得到了一系列Softmax矩阵，对这些概率矩阵进行策略统计，得随机取帧上表给出了不同的融合统计方法处理177张车牌序列得到的最终精确率，可行车牌识别的效果要来的更好，后者只能达到76.72%的识别率，因为我们无法保证每次从移动视频中随机抽取的图片帧具有足

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