车牌检测License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios_aolp数据集

主要内容来源于：https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/93190934
包含实践中的理解!

参考文献：Sérgio Montazzolli Silva, Cláudio Rosito Jung. License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios: 15th European Conference, Munich, Germany, September 8-14, 2018, Proceedings, Part XII[J]. 2018.
keras实现：https://github.com/sergiomsilva/alpr-unconstrained

License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios

Sérgio Montazzolli, Claudio Rosito Jung

摘要

尽管自动车牌识别（ALPR）的商业和学术方法数量众多，但大多数现有方法都集中在特定车牌（LP）区域（例如欧洲，美国，巴西，中国台湾等），并且经常探索包含近似正面图像的数据集。本文提出了一个完整的ALPR系统，专注于无约束的场景，其中车牌图像可能由于倾斜视角而存在严重的失真。我们的主要贡献是引入了一种新颖的卷积神经网络（CNN），该网络能够在单个图像中检测和校正多个失真的车牌，这些校正过的车牌可以通过光学字符识别（OCR）方法以获得最终结果。作为额外的贡献，我们还为来自不同地区和采集条件的具有挑战性的LP图像集进行了手工标注。我们的实验结果表明，本文所提出的方法，对于特定场景没有任何参数调整或微调，车牌识别的结果与传统场景中的最先进的商业系统表现相近，并且在具有挑战性的场景中优于其他的学术和商业方法。

关键词：车牌；深度学习；卷积神经网络

1 引言

一些与交通相关的应用，例如被盗车辆的检测，收费控制和停车场访问验证都涉及到车辆识别，其由自动车牌识别（ALPR）系统执行。并行处理和深度学习（DL）的最新进展改进了许多计算机视觉任务，例如目标检测/识别和光学字符识别（OCR），这显然有利于ALPR系统的优化。实际上，深度卷积神经网络（CNN）已成为应用于车辆和车牌（LP）检测的先进机器学习技术。除了学术论文，一些商业ALPR系统也在探索DL方法。它们通常部署在庞大的数据中心，通过网络服务工作，每天能够处理数千到数百万的图像，并不断得到改进。这些系统包括Sighthound (https://www.sighthound.com/), OpenALPR (http://www.openalpr.com/)和Amazon Rekognition (https://aws.amazon.com/rekognition/).

尽管在最先进技术方面取得了进步，但大多数ALPR系统主要采用车辆和LP的正面视图，这在诸如收费监控和停车场验证等应用中很常见。然而，更轻松的图像采集场景（例如，执法人员使用移动摄像头或智能手机行走）可能会导致视角倾斜，其中LP可能高度扭曲但仍然可读，如图1所示，即便是最先进的商业ALPR系统对这些车牌的识别准确率也难以令人满意。

在这项工作中，我们提出了一个完整的ALPR系统，可以在各种场景和摄像机中具有良好表现。我们的主要贡献是引入了一种新型网络，能够在许多不同的摄像机姿态中检测LP并估计其失真，从而允许在OCR之前进行校正处理。另一个贡献是大量使用合成扭曲的真实图像来增强训练数据，允许使用少于200个手动标记的图像从头开始训练网络。所提出的网络和数据增强方案还导致了一个灵活的ALPR系统能够使用相同的参数（不微调）成功地检测和识别独立测试数据集中的LP。

我们还概括了为巴西LP开发的现有OCR方法。基本上，我们使用一种新的训练集重新训练他们的OCR网络，该训练集由真实和人工生成的数据组合而成，使用类似于目标区域的字体类型。因此，重新训练的网络在原始巴西场景中对于真实LP的检测和分类变得更加鲁棒，而且对于欧洲和台湾LP也变得非常强大，实现了非常高的精确度和召回率。用于此项工作的所有注释数据都公开可用于 http://www.inf.ufrgs.br/∼crjung/alpr-datasets，参考图像可以通过下载汽车数据集[16]，SSIG数据库[6]和AOLP数据集[10]获得。

本文的其余部分安排如下。在第2节中，我们简要回顾了ALPR的相关方法。第3节给出了所提方法的详细信息，其中我们描述了LP检测和非扭曲网络，以及用于训练模型的数据增强过程。总体评估和最终结果见第4节。最后，第5节总结了我们的结论，并为未来的一些工作提供了观点。

2 相关工作

ALPR是查找和识别图像中的车牌。它通常分为四个子任务，形成一个连续的管道：车辆检测，车牌检测，字符分割和字符识别。为简单起见，我们将最后两个子任务组合称为OCR。

过去已经提出了许多不同的ALPR系统或相关的子任务，通常使用图像二值化或灰度分析来找到候选提议（例如LP和字符），然后是手工制作的特征提取方法和经典的机器学习分类器。随着DL的兴起，最先进的技术开始向另一个方向发展，现在很多工作都采用了CNN，因为它可以实现高精度的通用物体检测和识别。

与ALPR相关的场景是文本定位（STS）和野外数字读取（例如来自Google街景图像[22]）的问题，其目标是在自然场景中查找和读取文本/数字。虽然ALPR可以被视为STS的一个特例，但这两个问题还是有所不同，在ALPR中，我们需要学习没有语义信息的字符和数字（也没有太多的字体变化），而STS则专注于包含高字体可变性的文本信息，并可能探索词汇和语义信息，如[30]。数字读取不提供语义信息，只处理数字，比ALPR上下文简单，因为它避免了常见的数字/字母混淆，例如B-8，D-0,1-I，5-S。

本文的主要贡献是一个新颖的LP检测网络，我们通过回顾这个特定子任务的基于DL的方法，以及一些可以处理失真文本并可用于LP检测的STS方法开始本节。接下来，我们将完成基于DL的ALPR系统。

2.1 车牌检测

YOLO网络[23,24]的成功启发了许多最近的工作，旨在实现实时的LP检测。Hsu等人使用略微修改的YOLO [23]和YOLOv2 [24]网络进行LP检测，作者扩大了网络输出粒度以改善检测数量，并获取了检测框属于两个类（LP和背景）的概率。他们的网络在精确度和召回率之间取得了很好的折衷，但是对提取的边界框的定位不够精准。另外，由于Yolo不擅长检测小目标，因此需要进一步评估汽车远离摄像机的情况。

在[31]中，训练了两个基于YOLO的网络，目的是检测旋转的LP。第一个网络用于查找包含LP的区域，称为“注意模型”，第二个网络捕获LP的旋转矩形边界框。尽管如此，他们只考虑了平面内旋转，而不是由摄像机视角倾斜引起的更复杂的变形，例如图1中所示的那些（理解：ALMD-YOLO模型，两个模型级联，前置CNN用于确定关注区域，MD-YOLO模型用于回归，无开源代码）。此外，由于它们没有提供完整的ALPR系统，因此很难评估OCR方法对检测到的区域的性能。

使用滑动窗口方法的车牌检测器或与CNN结合的候选滤波器也可以在文献[3,2,27]中找到。然而，由于不使用如YOLO，SSD [21]和Faster R-CNN [25]等目标检测架构中的共享计算，它们往往计算效率低下。

尽管场景文本定位（STS）方法主要关注大的字体变化和词汇/语义信息，但值得一提的是一些处理旋转/扭曲文本的方法，可用于倾斜视角中的LP检测。Jaderberg及其同事[13]提出了一种基于CNN的自然场景文本识别方法，使用完全合成的数据集来训练模型。尽管取得了良好的效果，但它们仍然非常依赖N-gram，这不适用于ALPR。古普塔等人[7]还通过将文本逼真地粘贴到真实图像中来探索合成数据集，主要关注文本定位。输出是围绕文本的旋转边界框，其发现ALPR场景中常见的离面旋转的限制。

最近，Wang等人[29]提出了一种检测各种几何位置的文本的方法，称为实例转换网络（ITN）。它基本上是由三个CNN组成的：一个用于计算特征的骨干网络，一个用于推断仿射参数的转换网络，其中假设在特征映射中存在文本，以及一个最终分类网络，其输入是根据仿射参数通过采样特征建立的（理解：检测+仿射变换）。虽然这种方法（理论上）可以处理离面旋转，但是它无法正确推断实际将文本区域映射到矩形的变换，因为文本周围没有物理边界区域应该映射到未失真视图中的矩形。在ALPR中，LP是矩形和平面的构造，我们探索此信息以回归转换参数，详见3.2节。

2.2 完整ALPR方法

Silva和Jung [28]和Laroca等人[17]提出了基于一系列改进的YOLO网络的完整ALPR系统。在[28]中使用了两个不同的网络，一个用于联合检测汽车和LP，另一个用于执行OCR。在[17]中共使用了五个网络，基本上每个ALPR子任务一个，其中两个用于字符识别。虽然这两个系统都是实时的，但是他们只专注于巴西车牌，并且没有进行车牌校正，只处理正面和接近矩形的LP。

塞尔米等人[27]使用一系列基于形态学算子，高斯滤波，边缘检测和几何分析的预处理方法来寻找LP候选和字符。然后，使用两个不同的CNN来（i）从每个图像的一组LP候选分类中挑选一个单个正样本;（ii）识别分割的字符。该方法针对每个图像只处理单个LP，并且根据作者的说法，失真的LP和不良的光照条件都会影响性能。

李等人[19]提出了一个基于Faster R-CNN的网络[25]。使用区域提议网络以找到候选LP区域，其相应的特征图由RoI池化层裁剪。然后，这些候选者被送到网络的最后部分，计算其是/不是LP的概率，并且通过递归神经网络执行OCR。尽管很有希望，但作者提出的评估表明，在包含倾斜LP的大多数具有挑战性的情景中，性能尚待优化。

商业系统是最先进技术的良好参考。虽然它们通常只提供有关其架构的部分（或没有）信息，但我们仍然可以将它们用作黑盒来评估最终输出。如第1部分所述，示例是Sighthound，OpenALPR（这是Metropolis平台2中的NVIDIA官方合作伙伴）和Amazon Rekognition（一种通用AI引擎，包括可用于LP识别的文本检测和识别模块）。

3 本文提议的方法

本文所提出的方法由三个主要步骤组成：车辆检测，LP检测和OCR，如图2所示。给定输入图像，第一模块检测场景中的车辆。在每个检测区域内，所提出的变形平面目标检测网络（WPOD-NET）搜索LP并对每个检测回归一个仿射变换，允许将LP区域校正成类似于正面视图的矩形。这些正的被校正的检测被送到OCR网络进行最终字符识别。

3.1 车辆检测

由于车辆是许多经典检测和识别数据集中存在的基础对象之一，例如PASCAL-VOC [5]，ImageNet [26]和COCO [20]，我们决定不从头开始训练检测器，而是选择考虑一些标准来执行车辆检测的已知模型。一方面，期望高召回率，因为任何未检测到的具有可见LP的车辆直接导致整体LP的漏检。另一方面，需要进行又快有准的检测，因为每个错误检测到的车辆必须由WPOD-NET验证。基于这些考虑，我们决定使用YOLOv2网络，因为它的速度较快（大约70 FPS）和良好的精度和召回折衷（PASCAL-VOC 76.8％mAP）。我们没有对YOLOv2进行任何改变或改进，只是将网络用作黑匣子，合并与车辆（即汽车和公共汽车）相关的输出，并忽略其他类别。

然后在将正的检测结果输入WPOD-NET之前调整其大小。根据经验，较大的输入图像允许检测较小的物体，但增加了计算成本。在大致正面/背面视图中，LP尺寸与车辆边界框（BB）之间的比率很小。然而，对于倾斜/侧向视图，该比率更小，因为车辆BB趋于更大且更长。因此，倾斜视角的输入图像应缩放到比正面视角更大的尺寸，以保持LP区域仍然可识别。

尽管可以使用诸如[32]的3D姿势估计方法来确定缩放尺寸，但是本文基于车辆BB的纵横比呈现了一个简单且快速的处理过程。当它接近1时，可以使用较小的尺寸，并且必须随着纵横比变大而增加尺寸。更确切地说，缩放因子$f_{sc}$由下式给出：

其中$W_v$和$H_v$是车辆BB的宽度和高度。注意，$D_{min}$