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一种基于深度学习的车牌识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的车牌识别方法,包括如下步骤:步骤1:训练一个用于车牌字符检测的深度卷积神经网络模型M;构建车牌字符标签集合B;步骤2:将定位得到的车牌图像I输入到车牌字符检测网络M,输出候选车牌字符集合H;步骤3:对步骤2得到的候选车牌字符集合H,按候选车牌字符最小外接矩形的左上角横坐标hi.x由小到大将H重排序,得到集合C;步骤4:对步骤3得到的集合C进一步执行筛选操作,步骤6:对步骤5得到的集合E,按序遍历集合E;步骤7:返回由步骤6得到车牌识别结果L。本发明的有益效果是:有效抑制了车牌字符粘连、断裂、形变,车牌污损,车牌倾斜和车牌上残留阴影等情况的影响。

著录项

  • 公开/公告号CN109165643B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201810955796.4

  • 申请日2018-08-21

  • 分类号G06K9/20(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人吴秉中

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区

  • 入库时间 2022-08-23 12:48:53

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