[发明专利]一种基于全卷积网络的车牌定位方法及装置有效
| 申请号： | 201710188171.5 | 申请日： | 2017-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN106971185B | 公开（公告）日： | 2020-03-13 |
| 发明（设计）人： | 向函;符祖峰;赵勇;谢锋;陈胜红 | 申请（专利权）人： | 张东森 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 518109 广东省深圳市龙华区大浪街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于全卷积网络的车牌定位方法及装置。该方法包括：采用预先基于第一全卷积神经网络结构训练得到的车牌定位模型，确定待检测车辆图片中包含的至少一个车牌图片初分区域；对包含至少一个车牌图片初分区域的待检测车辆图片进行处理，得到待检测车辆图片中包含的候选车牌区域；采用预先基于第二全卷积神经网络结构训练得到的车牌首字识别模型，确定候选车牌区域的首字符是否为车牌首字符；若候选车牌区域的首字符为车牌首字符，则确定候选车牌区域是车牌，并在待检测车辆图片中绘制车牌所在位置。本发明实施例可以从自然场景的待检测车辆图片中定位出车牌区域，提高了车牌区域的定位效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 网络 车牌 定位 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于全卷积网络的车牌定位方法，其特征在于，包括：采用预先基于第一全卷积神经网络结构训练得到的车牌定位模型，确定待检测车辆图片中包含的至少一个车牌图片初分区域；对包含所述至少一个车牌图片初分区域的待检测车辆图片进行处理，得到所述待检测车辆图片中包含的候选车牌区域；采用预先基于第二全卷积神经网络结构训练得到的车牌首字识别模型，确定所述候选车牌区域的首字符是否为车牌首字符；若所述候选车牌区域的首字符为车牌首字符，则确定所述候选车牌区域是车牌，并在所述待检测车辆图片中绘制车牌所在位置。
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