[发明专利]一种基于深度学习的两地双车牌检测识别方法及系统有效
| 申请号： | 202010437350.X | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111666938B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 邓练兵 | 申请（专利权）人： | 珠海大横琴科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 519031 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的两地双车牌检测识别方法及系统，包括构建带车牌标注的车辆数据集，进行样本标注；训练经改进的MTCNN车牌检测器，并使用训练好的车牌检测器定位图像中的车牌区域及车牌四个角点的坐标，使用车牌的四个角点坐标对车牌区域进行矫正；训练车牌字符检测器，检测出车牌中各字符的包围框及类别；对车牌字符检测结果进行排序，输出串联的车牌字符序列。本发明主要用于复杂场景下两地车辆的车牌检测与识别，所用网络都为轻量型网络，在有效降低车牌检测识别所耗时间的同时，也可以提高车牌的检测与识别准确率。此外，本发明采用了车牌的四个角点坐标进行车牌矫正，有效改善车牌倾斜及畸变情况，提高了车牌识别的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 两地 车牌 检测 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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