[发明专利]一种基于卷积神经网络的车牌去模糊识别方法在审
| 申请号： | 201810843719.X | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109086778A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 武传营;李凡平;石柱国 | 申请（专利权）人： | 北京以萨技术股份有限公司;青岛以萨数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥律众知识产权代理有限公司 34147 | 代理人： | 黄景燕 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的车牌去模糊识别方法，包括如下步骤：步骤一、去模糊训练样本采集；步骤二、训练车牌去模糊网络；步骤三、车牌识别训练样本采集；步骤五、把原始车牌数据输入训练好的去模糊网络，把输出图片输入车牌识别网络，实时的输出车牌属性内容。本发明方法中，通过上述各块功能的相互配合，各司其职，相互协作更高效地完成了本发明所述的任务，实现了快速有效地完成对车牌颜色、字符及类型的快速识别，在车牌分析的实践中获得了节约人力物力成本、显著提高准确性等良好效果。 | ||
| 搜索关键词： | 车牌 卷积神经网络 车牌识别 模糊识别 模糊网络 训练样本 采集 车牌分析 车牌数据 车牌颜色 快速识别 人力物力 输出图片 属性内容 有效地 模糊 输出 节约 协作 配合 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的车牌去模糊识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、去模糊训练样本采集：收集清晰的车牌数据，作为车牌去模糊训练部分的输出数据，手工制作模糊车牌数据，作为训练输入的数据；步骤二、训练车牌去模糊网络，输入数据为模糊车牌图像，输出清晰车牌图像；步骤三、车牌识别训练样本采集：标记车牌属性标签；步骤四、采用卷积神经网络、长短时记忆网络及CTC，进行车牌识别；步骤五、把原始车牌数据输入训练好的去模糊网络，把输出图片输入车牌识别网络，实时的输出车牌属性内容。
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