[发明专利]一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法在审
| 申请号： | 201910857847.4 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110751138A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;赵佳康;朱城超;翔云 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，包括以下步骤：1)盘头图片获取：在实际的生产环境下，通过摄像头采集数据；2)盘头图片处理：先切割出原图中完整的盘头标识，用yolov3模型训练盘头标识的切割；3)再根据切割出的盘头标识图片切割出单个字符图片；4)用CNN卷积神经网络训练盘头标识字符的识别；5)系统调试：将盘头标识切割、字符切割和字符识别整合成一个系统；6)配置树莓派4的环境，移植系统，最后在树莓派上测试。本发明检测速度快和精度高，能提高生产效率和降低成本，具有较高的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 盘头 切割 树莓 卷积神经网络 摄像头采集 标识识别 标识图片 标识字符 单个字符 模型训练 生产环境 生产效率 图片处理 图片获取 系统调试 移植系统 字符切割 字符识别 整合 测试 检测 配置 应用 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1：盘头图片获取：在实际的生产环境下，通过摄像头采集数据，分别采集在实际环境不同光线下印刷有红色标识的盘头；/nS2：盘头图片处理：先切割出原图中完整的盘头标识，用yolov3模型训练盘头标识的切割；/nS3：再根据切割出的盘头标识图片切割出单个字符图片；/nS4：用CNN卷积神经网络训练盘头标识字符的识别；/nS5：系统调试：将盘头标识切割、字符切割和字符识别整合成一个系统；/nS6：配置树莓派4的环境，移植系统，最后在树莓派上调试。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江工业大学，未经浙江工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910857847.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
