基于多任务级联卷积神经网络的车牌检测方法

摘要

本发明涉及一种基于多任务级联卷积神经网络的车牌检测方法。针对传统的车牌检测方法可扩展性差，泛化能力差，车牌检测效果不佳造成的车牌识别率下降等问题提出了一种多任务级联卷积神经网络的车牌检测方法。为了获得复杂图像中车牌精确定位，该方法通过搭建一种新的多任务级联卷积神经网络模型再CCPD车辆数据上进行大规模训练，其中本发明的网络模型的卷积层采用和BN层相结合的方法来提高对车牌的特征提取能力，加快模型训练速度，使用Relu激活函数增加模型的非线性能力，采用多任务损失函数来提高网络对车牌的分类和回归框准确性，并且回归反馈出车牌的四个关键点信息。最后将训练好的模型应用于车牌检测中。该方法简单灵活，具有较强的实际应用性。