一种基于深度学习的双层车牌字符识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的双层车牌字符识别方法，本发明涉及车牌识别技术领域，双层车牌字符识别方法包括如下步骤：构建深度神经网络模型，该深度神经网络模型包括字符定位网络、字符合成网络和字符识别网络，字符定位网络、字符合成网络和字符识别网络依次连接，获取双层车牌训练样本图像集合，训练深度神经网络模型，通过训练后的深度神经网络模型，对待识别的双层车牌图像进行识别；该深度神经网络模型消耗内存较小，运算量较小，对车牌字符的识别结果更加准确，鲁棒性更强，解决了传统车牌字符识别效果差、鲁棒性低的缺陷。