基于深度学习的智能路牌识别系统设计

提出了一种基于机器视觉和深度学习的智能路牌识别系统。采用嵌入式的ARM9作为前端采集系统,在服务器上采用图像处理算法先对前端采集的路牌图像进行文字区域的提取和分割,然后用训练好的卷积神经网络对分割的文字进行识别,最后将识别信息以语音的形式反馈给使用者。使用前端硬件在高速公路上采集路牌图像并在服务器的CAFFE框架上进行测试,结果表明该系统能实时准确地将路牌信息以语音的方式播报给使用者。