[发明专利]一种基于深度学习卷积神经网络的车牌检测识别方法在审
| 申请号： | 201710531085.X | 申请日： | 2017-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN107220638A | 公开（公告）日： | 2017-09-29 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于深度学习卷积神经网络的车牌检测识别方法，其主要内容包括数据采集模块、检测识别训练模块、字符定位测试模块，其过程为，首先使用构造自动储存系统来归类真实世界中含有车牌的图像，在不同光照、可视角度、场景中采集足够数量的车牌与切割字符图像，然后使用一系列深度神经网络进行车牌检测与识别的训练，得到的模型再由切割好的字符单独进行检测与识别，最终合并成为结果。本发明可以处理不同场景多种不同条件下的车牌识别，提供一个深度学习框架来进行字符分割与识别，同时提高了车牌识别的效率与鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 卷积 神经网络 车牌 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习卷积神经网络的车牌检测识别方法，其特征在于，主要包括数据采集模块(一)；检测识别训练模块(二)；字符定位测试模块(三)。
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