一种整体与部件目标检测相结合的非约束车牌精准定位方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110827446.1
IPC分类号：G06K9/20;G06K9/34;G06K9/62
申请日期：
2021-07-21
申请人：
三峡大学

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著录项信息

专利名称	一种整体与部件目标检测相结合的非约束车牌精准定位方法
申请号	CN202110827446.1	申请日期	2021-07-21
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-12	公开/公告号	CN113642553A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;2;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	三峡大学	申请人地址	湖北省宜昌市西陵区大学路8号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	三峡大学	当前权利人	三峡大学
发明人	徐光柱;刘高飞;匡婉;万秋波;刘鸣;雷帮军;石勇涛
代理机构	宜昌市三峡专利事务所	代理人	吴思高

摘要

一种整体与部件目标检测相结合的非约束车牌精准定位方法，首先利用YOLOv3算法同步检测以车牌顶点为中心的4类左上、右上、右下、左下顶点目标区域和车牌区域，然后通过定位车牌顶点区域间接实现对车牌顶点位置的预测，并结合忽略类别的非极大值抑制算法CF_NMS、顶点区域归类、单一缺失顶点预测的后处理操作获取准确的车牌区域。最后，为进一步提升整体与部件目标检测相结合的车牌定位算法的性能，将多模型融合、粗定位与精定位结合等策略融入定位算法中，并经过实验验证了策略的有效性。本发明设计的整体与部件目标检测相结合的车牌定位算法，在不改变YOLOv3模型结构，同时不增加额外计算量的基础上实现了车牌顶点目标的检测，实现车牌精准定位。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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