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一种基于空洞卷积扩大感受野的车牌图像去模糊方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202211154274.7
  • IPC分类号:G06T5/00;G06V10/52;G06V10/62;G06V10/82;G06V20/40;G06V20/62;G06N3/04;G06N3/08
  • 申请日期:
    2022-09-22
  • 申请人:
    松立控股集团股份有限公司
著录项信息
专利名称一种基于空洞卷积扩大感受野的车牌图像去模糊方法
申请号CN202211154274.7申请日期2022-09-22
法律状态公开申报国家中国
公开/公告日2022-10-25公开/公告号CN115239602A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06T5/00IPC分类号G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;V;1;0;/;5;2;;;G;0;6;V;1;0;/;6;2;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;V;2;0;/;4;0;;;G;0;6;V;2;0;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人松立控股集团股份有限公司申请人地址
山东省青岛市市南区宁夏路288号软件园6号楼11层 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人松立控股集团股份有限公司当前权利人松立控股集团股份有限公司
发明人刘寒松;王永;王国强;刘瑞;李贤超;焦安健;谭连胜
代理机构青岛高晓专利事务所(普通合伙)代理人黄晓敏
摘要
本发明属于图像处理技术领域,涉及一种基于空洞卷积扩大感受野的车牌图像去模糊方法,先将原始视频抽取图像序列,将图像序列分成多个间隔,再将从个间隔抽取一张图像组成图像子序列,然后将图像子序列中的图像输入训练好的模型,得到恢复的清晰图像,所采用的多尺度空洞卷积特征提取模块充分提取不同大小分辨率图像所包含的特征信息,同时多尺度注意力模块对来自不同尺度大小的特征图进行融合过滤,减少图像特征的损失,放大重要的特征信息,同时改进了能量损失函数,提升网络模型的整体训练效果,该方法可以但不限于应用在车牌图像去模糊任务中,能够有效的实现车牌图像的去模糊。

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