一种基于神经网络的车牌倾斜校正的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710953642.7
IPC分类号：G06K9/32;G06N3/02
申请日期：
2017-10-13
申请人：
厦门大学

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的车牌倾斜校正的方法
申请号	CN201710953642.7	申请日期	2017-10-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-12-22	公开/公告号	CN107506765A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/32 ? 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〕 G06K9/32 图像拾取或图像分布图的对准或中心校正〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	厦门大学	申请人地址	福建省厦门市思明南路422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	厦门大学	当前权利人	厦门大学
发明人	周剑扬;陈琼
代理机构	北京中济纬天专利代理有限公司	代理人	刘康平

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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