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车牌识别方法、车牌识别模型的训练方法和装置

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202010536808.7
  • IPC分类号:G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08
  • 申请日期:
    2020-06-12
  • 申请人:
    北京百度网讯科技有限公司
著录项信息
专利名称车牌识别方法、车牌识别模型的训练方法和装置
申请号CN202010536808.7申请日期2020-06-12
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2020-10-27公开/公告号CN111832568A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06K9/34IPC分类号G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人北京百度网讯科技有限公司申请人地址
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人北京百度网讯科技有限公司当前权利人北京百度网讯科技有限公司
发明人倪子涵;孙逸鹏;韩钧宇
代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)代理人石茵汀
摘要
本申请公开了一种车牌识别方法,涉及人工智能、计算机视觉以及深度学习技术领域,具体涉及图像识别技术领域。具体实现方案为:通过获取车牌区域的特征图的多个特征向量;将多个特征向量,按照第一顺序依次输入第一循环神经网络进行编码,以得到每一个特征向量的第一编码;将多个特征向量,按照第二顺序依次输入第二循环神经网络进行编码,以得到每一个特征向量的第二编码;根据每一个特征向量的第一编码和每一个特征向量的第二编码,以生成多个特征向量的多个目标编码;以及对多个目标编码进行解码,以得到车牌中的多个字符。该方法中对提取的车牌区域的特征图包含的多个特征向量,分别采用循环神经网络进行正反向编码,从而使得编码后的特征携带有上下文信息,大大提高了车牌识别的准确率。

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