[发明专利]基于多任务学习策略训练网络模型的车牌识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110586149.2 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113177528A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 孙锬锋;管红英;李季 | 申请（专利权）人： | 南京昊烽信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 211899 江苏省南京市浦*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多任务学习策略训练网络模型的车牌识别方法及系统，包括以下步骤：收集和标注用于训练车牌类别识别网络模型的车牌样本图片，搭建基于深度学习的车牌类别识别网络模型，确定多任务学习框架，使用训练集中的车牌样本图片，训练基于深度学习的车牌类别识别网络模型，将训练好的车牌类别识别网络模型参数固定，使用测试集中的车牌样本图片，测试基于深度学习的车牌类别识别网络模型的综合性能，导出训练好的车牌类别识别网络模型。本发明公开的车牌类别识别方法，具有模型轻量快速、识别准确、易于部署、适应多种复杂场景等优点，能够同时兼容灰度车牌图像和彩色车牌图像单双类别和颜色类别的准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 策略 训练 网络 模型 车牌 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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