[发明专利]一种基于卷积神经网络的实时车牌检测方法有效
| 申请号： | 202111567665.7 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN113947766B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 徐芬;曹卫强;徐晓刚;王军;何鹏飞;虞舒敏 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/70;G06V10/774 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉;杨小凡 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的实时车牌检测方法，包括如下步骤：获取包含车牌的车辆图像，作为训练集，设计keypoint‑Anchor，提取训练集的特征；使用基于深度卷积神经网络的检测模型，作为车牌检测的基线网络架构，并按keypoint‑Anchor方式修改检测模型；使用训练集、目标框坐标及角点坐标对修改后的检测模型进行训练，获得训练好的检测模型；使用训练好的检测模型对待检测的图像进行检测，获得不同角度拍摄图像中车牌的检测结果。本发明实现方法简单，可移植性强，能够实现对摄像头拍摄的公路上、停车场、小区出入口等场所中车牌的精准检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 实时 车牌 检测 方法 | ||
【主权项】：
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