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一种基于神经网络的车牌倾斜校正的方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的车牌倾斜校正的方法,包括以下步骤:一、数据制作;二、倾斜校正网络设计;三、训练网络;四、使用训练好的网络;本发明首先在含有车牌的图片中利用图像处理知识定位并提取车牌,然后再利用通过训练得到的网络对其进行前向传播识别并校正,最后切割成一个一个字符,再利用另一个神经网络进行字符识别,与传统的基于Hough线性变换找到边缘在进行仿射变换的方式不同,在复杂、边缘不清晰噪声多的情况下仍然具有较高的校正率,并且运用训练好的网络进行校正时运算量小,速度快。

著录项

  • 公开/公告号CN107506765B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门大学;

    申请/专利号CN201710953642.7

  • 发明设计人 周剑扬;陈琼;

    申请日2017-10-13

  • 分类号G06K9/32(20060101);G06N3/02(20060101);

  • 代理机构11429 北京中济纬天专利代理有限公司;

  • 代理人刘康平

  • 地址 361005 福建省厦门市思明南路422号

  • 入库时间 2022-08-23 11:12:07

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