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基于深度学习的对车牌位置不敏感的车牌识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的对车牌位置不敏感的车牌识别方法,其特征在于:构建带有七位车牌字符标注的样本集,并对深度卷积神经网络进行训练,车牌识别方法包括下述步骤:将待检测的车牌图像进行预处理;将预处理后的车牌图像转换成与样本集中样本的尺寸相同的图像并输入已训练的深度卷积神经网络;在深度卷积神经网络中进行一次前向传播,并输出七个标签;通过查表获得标签对应的汉字和字符,获得七位车牌字符。本发明创造性地通过共享卷积层同时对七位车牌字符进行识别,同时通过有针对地进行样本处理,可以有效地识别车牌位置信息,提升在复杂环境下的识别率,最终达到较好的整体识别效果。

著录项

  • 公开/公告号CN105956626A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-09-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 成都新舟锐视科技有限公司;

    申请/专利号CN201610313111.7

  • 发明设计人 邹刚;蒋涛;李鸿升;

    申请日2016-05-12

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11340 北京天奇智新知识产权代理有限公司;

  • 代理人杨春

  • 地址 635200 四川省成都市高新区世纪城南路216号天府软件园D区6号楼504

  • 入库时间 2023-06-19 00:30:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-24

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20160921 申请日:20160512

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2016-10-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160512

    实质审查的生效

  • 2016-09-21

    公开

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