论文作者：Dat Tran-Anh,Khanh Linh Tran,Hoai-Nam Vu

作者单位：Thuyloi University;Posts and Telecommunications Institute of Technology

论文链接：http://arxiv.org/abs/2309.12972v1

内容简介：

1）方向：车牌文本检测与识别

2）应用：车牌文本检测

3）背景：在研究领域中，通过摄像机捕捉的图像/视频中的文本检测/识别对研究人员来说是一个极具挑战性的问题。尽管某些方法已经取得了较高的准确性，但目前的方法仍需要大幅改进才能在实际场景中应用。

4）方法：本文不同于图像/视频中的文本检测，而是通过合并多个不同角度的帧来解决车牌文本检测的问题。对于每个视角，提出的方法提取描述车牌文本组成部分的特征，特别是角点和面积。具体而言，我们提出了三个视角：视角1、视角2和视角3，以识别最近的邻近组件，从同一车牌行中恢复文本组件，基于相似性水平和距离度量的估计。

随后，我们采用CnOCR方法对车牌中的文本进行识别。

5）结果：对自行收集的数据集（PTITPlates）和公开可用的斯坦福汽车数据集进行的实验结果表明，所提出的方法优于现有方法。