[发明专利]一种基于卷积神经网络的低照度车牌图像增强识别方法在审
| 申请号： | 202010148814.5 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111325283A | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 董雪 | 申请（专利权）人： | 山东交通职业学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T5/00;G06T5/10;G06T5/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 261000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的低照度车牌图像增强识别方法，属于交通信息识别技术领域，其包括以下步骤：S10、基于卷积神经网络构建图像增强网络和车辆牌照识别网络；S20、使用训练样本对图像增强网络进行训练；S30、使用训练样本对车辆牌照识别网络进行训练；S40、将低照度车辆号码图像输入训练完成的图像增强网络，获得增强图像；S50、将增强图像输入训练完成的车辆牌照识别网络，获得车辆牌照号。本发明提供了一种能保持照度图像空间平滑度，又能保证照度图像的边缘结构得以保留的低照度车牌图像增强方法；增强处理后的图像无光晕现象，细节更突出，达到了良好的视觉效果，再结合车辆牌照识别神经网络系统，能够准确得到车辆牌照信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 照度 车牌 图像 增强 识别 方法 | ||
【主权项】：
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