[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的实时车牌检测方法有效
| 申请号： | 202010009981.1 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111209858B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 张裕星;殷光强;候少麒;刘春辉;刘学婷;李慧萍;李超 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V20/52;G06V20/54;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙) 51244 | 代理人： | 廖曾 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉领域和深度学习领域，具体而言，涉及一种基于深度卷积神经网络的实时车牌检测方法，该方法包括：获取路面监控图像，选出多张符合要求的目标图像，对目标图像中的车牌的位置进行标记并按预设比例划分为训练集、测试集及验证集，对标记后的车牌进行数据增强，将数据增强处理后的训练集放入深度卷积神经网络中进行训练，结合Adam优化整个改进的SSD模型的损失函数，向训练后的深度卷积神经网络结构中输入一张车牌图像并进行网络计算，输出n*1*4和n*1*2的矩阵并进行非极大值抑制，得到最终的预测结果。如此，不仅能更好的兼具时间和性能两个优势，有效地提高了车牌检测的鲁棒性和网络的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 实时 车牌 检测 方法 | ||
【主权项】：
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