[发明专利]基于改进超分辨的深度卷积特征识别的车牌检测方法有效
| 申请号： | 202211282956.6 | 申请日： | 2022-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN115346206B | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 刘寒松;王永;孙小伟;王国强;刘瑞 | 申请（专利权）人： | 松立控股集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/148;G06V30/18;G06V30/19;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 青岛高晓专利事务所(普通合伙) 37104 | 代理人： | 黄晓敏 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于车牌检测技术领域，涉及一种基于改进超分辨的深度卷积特征识别的车牌检测方法，使用卷积神经网络生成高质量的候选框，并获取高质量特征图，用来解决低分辨率车牌识别错误甚至无法识别的问题，与普通的可变形卷积相比，扩大了检测识别范围，使图像中的低质量文本也可以被正确检测并识别，引入迭代字符检测，可以避免采样到错误的特征点上去，提取的是真实目标的特征分布，不仅可以用来进行无约束场景的车牌检测，还可以用于场景文本检测、超市商品检测等各项低质量目标检测任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 分辨 深度 卷积 特征 识别 车牌 检测 方法 | ||
【主权项】：
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