[发明专利]一种基于深度学习的车牌字符分割方法有效
| 申请号： | 201910989160.6 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN111008632B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 张卡;何佳;尼秀明 | 申请（专利权）人： | 安徽清新互联信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/148;G06V30/19;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 金凯 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区创新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的车牌字符分割方法，属于车牌识别技术领域，包括获取待识别的车牌图像，并根据车牌图像得到车牌位置局部图像；将车牌位置局部图像输入至预先训练好的深度神经网络模型中进行前向运算，得到mask特征矩阵和feature特征矩阵；根据mask特征矩阵，获取车牌字符候选区域的掩码图像；根据feature特征矩阵，获取车牌字符候选区域的像素特征；根据车牌字符候选区域的掩码图像和车牌字符候选区域的像素特征，得到车牌位置局部图像中车牌字符的位置矩形。本发明通过逐像素语义分割和聚类机制，使得车牌字符位置的检测结果更加准确，检出率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车牌 字符 分割 方法 | ||
【主权项】：
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