【摘 要】近年来，基于自注意力机制的神经网络在计算机视觉任务中得到广泛的应用。随着智能交通系统的广泛应用，面对复杂多变的交通场景，车牌识别任务的难度不断提高，准确识别的需求更加迫切。因此提出一个基于自注意力的免矫正的车牌识别方法T-LPR。首先对图像进行切片和序列化，并使用3D卷积对切片序列进行特征提取，从而得到图像的嵌入向量序列。然后将嵌入向量序列输入基于Transformer Encoder的编码器中，学习各个嵌入向量之间的关系并输出最终的编码结果。最后使用分类器进行分类。在多个公共数据集上的实验结果表明，所提方法对各类困难场景下的车牌识别都非常有效。
【关键词】车牌识别 ; 图像嵌入向量 ; 自注意力 ; 免矫正
1.引言
随着城市智能管理的进一步发展，智能交通系统变得越来越重要。车牌识别作为智能交通系统中的关键一环，识别效果的好坏将会在很大程度上影响整个系统的运行。根据以往的经验，车牌识别系统的应用场景较为受限，对识别的图像要求高，如特定的拍摄角度、拍摄距离、环境光等。随着车牌识别需求的进一步提升，在非受限的场景下进行无感的车牌识别变得愈加重要，即对识别算法提出了更高的要求，需要对任意的车牌图像进行准确的识别。
在非受限的开放场景下获取的车牌图像存在许多问题，主要体现在曝光条件不一致，如夜间、白天、逆光拍摄等；天气环境不一致，如下雨导致的模糊、下雪导致的部分遮挡；拍摄角度不一致导致的倾斜、旋转等，以及其他问题导致的车牌污损、扭曲变形、模糊等。图1展示了部分典型的困难车牌样本。在过去的很长一段时间里，车牌识别由传统的图像处理技术完成，而在卷积神经网络成为视觉任务的主流方法之后，许多车牌识别方法开始基于卷积神经网
给定一个复杂的对象层次结构，幸运的是它不包含循环引用，我如何实现支持各种格式的序列化？我不是来讨论实际实现的。相反，我正在寻找可能会派上用场的设计模式提示。更准确地说:我正在使用Ruby，我想解析XML和JSON数据以构建复杂的对象层次结构。此外，应该可以将该层次结构序列化为JSON、XML和可能的HTML。我可以为此使用Builder模式吗？在任何提到的情况下，我都有某种结构化数据-无论是在内存中还是文本中-我想用它来构建其他东西。我认为将序列化逻辑与实际业务逻辑分开会很好，这样我以后就可以轻松支持多种XML格式。 最佳答案 我最
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导读：随着叮咚买菜业务的发展，不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求，他们希望引入一款实时OLAP数据库，构建一个灵活的多维实时查询和分析的平台，统一数据的接入和查询方案，解决各业务线对数据高效实时查询和精细化运营的需求。经过调研选型，最终引入ApacheDoris作为最终的OLAP分析引擎，Doris作为核心的OLAP引擎支持复杂地分析操作、提供多维的数据视图，在叮咚买菜数十个业务场景中广泛应用。作者｜叮咚买菜资深数据工程师韩青叮咚买菜创立于2017年5月，是一家专注美好食物的创业公司。叮咚买菜专注吃的事业，为满足更多人“想吃什么”而努力，通过美好食材的供应、美好滋味的开发以及美食品牌的孵
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