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：
CN201810200018.4
IPC分类号：G06K9/34;G06K9/46
申请日期：
2018-03-12
申请人：
南京云创大数据科技股份有限公司

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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	CN201810200018.4	申请日期	2018-03-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2018-07-27	公开/公告号	CN108334881A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/34 ? 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〕 G06K9/34 在图像分布图中，相接触的或相重叠的图形的分割〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	南京云创大数据科技股份有限公司	申请人地址	江苏省南京市秦淮区永智路6号南京白下高新技术产业园区四号楼A栋9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	南京云创大数据科技股份有限公司	当前权利人	南京云创大数据科技股份有限公司
发明人	刘鹏;张真;秦恩泉;曹骝;吴修文;王小聪
代理机构	南京钟山专利代理有限公司	代理人	戴朝荣

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的车牌识别方法。所述基于深度学习的车牌识别方法包括如下步骤：一、构建模型：收集车牌图像，采用深度学习网络模型对收集的各类样本进行学习，训练并构建车牌识别模型；二、车牌识别：使用所述车牌识别模型检测车牌区域，在检测到的车牌区域内识别车牌颜色，确认车牌类型；在确认车牌类型后检测车牌的字符，定位出每个字符坐标，并分别识别被检测出来的字符。本发明的有益效果是：所述基于深度学习的车牌识别方法基于深度学习模型构建车牌识别模型，且在车牌识别过程中，车牌的识别划分为检测车牌区域、识别车牌类型、检测车牌字符和识别车牌字符四个阶段，从而可以有效地提高车牌的识别准确度。

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！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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