一种基于深度学习的车牌识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110442300.5
IPC分类号：G06K9/36;G06K9/32;G06K9/34;G06N3/08
申请日期：
2021-04-23
申请人：
中山大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的车牌识别方法
申请号	CN202110442300.5	申请日期	2021-04-23
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-26	公开/公告号	CN113705577A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/36 ? 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〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;6;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中山大学	申请人地址	广东省广州市海珠区新港西路135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	中山大学	当前权利人	中山大学
发明人	谢洪途;陈凯鹏;王国倩
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	刘俊

摘要

本发明提供一种基于深度学习的车牌识别方法，该方法引入了车牌跟踪算法，确保车辆不会重复进行车牌识别，并在特定区域进行车牌图像采集，提高了获取车牌图像的清晰度，同时能实现对车流量的统计以及车辆信息记录等功能；在进行车牌识别的过程中，如发现车牌运动模糊或者拍摄角度不好的情况下，可反馈至车辆跟踪和检测模块，进行重复检测，提高了车牌识别的准确率；同时，采用了WPOD‑NET车牌定位和校正网络，融合了车牌定位和校正处理，采用了端到端的车牌识别方法，融合了字符分割和字符识别处理，提高了车牌识别程序的速度。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供