来源：期刊VIP网 时间：
作者：张凌霄;毛存礼;陈蕊;高盛祥;王振晗;
单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院;云南省人工智能重点实验室;
摘要：在中老道路互通和跨境交通日益发展的背景下，老挝车牌照自动识别技术在提升跨境交通运营效率和管理可靠性方面发挥着关键作用.尽管中英文车牌照识别技术已趋于成熟，但针对老挝车牌照的识别仍面临挑战.老挝车牌照具有独特的双行结构特征，且其下行老挝辅音字符存在多个形态相似字符组，导致传统车牌识别方法在应用中普遍存在相似字符识别易混淆等问题.鉴于上述挑战，本文提出了一种融合图像骨架特征的端到端老挝车牌照识别方法.该模型通过改进的深度残差网络提取车牌图像的骨架特征，并引入交叉注意力机制，实现骨架特征与原始图像特征的多层次融合，从而有效地提升了相似字符的辨识能力.实验结果表明，提出的方法与最优基线模型相比，在识别准确率上提升了2.0个百分点，达到94.7%,显著改善了老挝车牌相似字符的区分能力.
关键词：老挝车牌照识别;;图像骨架特征;;相似字符识别;;图像特征融合;;端到端
基金资助：国家自然科学基金项目（62166023,62366027,U24A20334,U21B2027）;; 云南省基础研究重大项目（202401BC070021）
