[发明专利]基于深度学习的航道船牌检测、定位及识别方法在审
| 申请号： | 202011609509.8 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112633277A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 曹九稳;刘德康;王建中;杨洁 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的航道船牌检测、定位及识别方法。本发明基于深度学习语义分割技术，利用迁移学习从而能够在小数据集上取得可靠识别精度的船牌检测、定位及识别方法。利用语义分割方法，基于AdvancedEAST算法对船牌图像进行像素级分类，从而得到准确可靠的船牌文本行边界框，并结合CRNN文字识别算法输出准确的船牌文字信息。本发明针对船牌识别难度大、研究内容少但具体应用需求高的问题，实现了准确的船牌检测、定位，克服了图像背景复杂、船牌放置位置不固定等问题。实现了不定长文字序列识别，解决了船牌文字数量多、具体数目不固定、汉字数字混合的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 航道 检测 定位 识别 方法 | ||
【主权项】：
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