[发明专利]一种基于深度学习的双层车牌识别方法在审
| 申请号： | 202110406424.8 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113191220A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 王顺;顾友良;雷金铎;王兴泰 | 申请（专利权）人： | 广州紫为云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州名扬高玥专利代理事务所(普通合伙) 44738 | 代理人： | 武丽华 |
| 地址： | 510700 广东省广州市黄*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的双层车牌识别方法，对所述双层车牌进行识别，并将识别的双层车牌输入到构建的卷积神经网络；通过所述卷积神经网络的骨干网络对所述双层车牌进行特征提取并对部分层网络的输入数据做归一化处理，其中，特征提取骨干网络包括八个卷积层，四个池化层；将上述网络计算得到的特征图按照特征图高度均分为上下两层特征图，上层特征图通过均值池化操作得到宽度为第一预设宽度的特征图，下层得到宽度为第二预设宽度的特征图，然后把处理得到的两个特征图合并为宽度为第三预设宽度的特征图，经过一层全连接层得到输出的结果，最后将n份输出的结果合并即为最终的双层车牌识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 双层 车牌 识别 方法 | ||
【主权项】：
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