[发明专利]一种基于深度学习的车牌检测和整体识别方法在审
| 申请号： | 201710187289.6 | 申请日： | 2017-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN107038442A | 公开（公告）日： | 2017-08-11 |
| 发明（设计）人： | 王运节;许震;张如高 | 申请（专利权）人： | 新智认知数据服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06K9/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海远同律师事务所31307 | 代理人： | 丁利华 |
| 地址： | 201209 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的车牌检测和整体识别方法，包括步骤a进行车辆检测，获得目标车辆，由目标车辆确定整个车牌检测区域；步骤b将所述车牌检测区域划分成n个小块，各小块之间部分重叠；步骤c使用第一深度神经网络学习模型拟合得到大致的车牌区域，同时获得该区域是真车牌的可信度；步骤d根据所述车牌区域的位置与可信度的关系，融合得到最终的车牌区域；以及步骤e通过第二深度神经网络结构对所述车牌区域的车牌号码进行整体识别。本发明采用分块的车牌区域回归技术，降低了车牌检测的时间；通过引入深度学习模型，提高了车牌检测识别率，克服了传统车牌识别方法需要进行车牌字符分割所带来的依赖性和结果不确定性所导致的误识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车牌 检测 整体 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的车牌检测和整体识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤a：进行车辆检测，获得目标车辆，由目标车辆确定整个车牌检测区域；步骤b：将所述车牌检测区域划分成n个小块，各小块之间部分重叠；步骤c：使用第一深度神经网络模型拟合得到大致的车牌区域，同时获得该区域是真车牌的可信度；步骤d：根据所述车牌区域的位置与可信度的关系，融合得到最终的车牌区域；以及步骤e：通过第二深度神经网络模型对所述车牌区域的车牌号码进行整体识别。
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