[发明专利]一种船牌检测模型结构、建模方法及模型的训练方法在审
| 申请号： | 202010187887.5 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111325208A | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 孔飞;赵国宁 | 申请（专利权）人： | 深圳市云恩科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市神州联合知识产权代理事务所(普通合伙) 44324 | 代理人： | 周松强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝安*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种船牌检测模型结构，该检测模型基于卷积神经网络。本发明的另一个目的在于提供一种船牌检测建模方法，利用该方法搭建基于卷积神经网络的船牌检测模型，使得外部输入的整体船舶图像样本数据经特征提取后，分别作出分类与位置回归，进而将船牌从背景中精确地检测出来。本发明的又一个目的在于提供一种船牌检测模型的训练方法，相比于现有技术，在本发明当中基于卷积神经网络，采用SSD框架搭建船牌检测模型，对其训练后得到可用的模型，其模型结构简单、计算速度快，网络参数少，利用该船牌检测模型对监控设备传回的整体船舶图像进行处理时，可准确从整体船舶图像中检出船牌，应用在具体的水运监管领域中，取得了良好的图像处理效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 检测 模型 结构 建模 方法 训练 | ||
【主权项】：
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