[发明专利]一种车号识别方法及装置在审
| 申请号： | 201510891423.1 | 申请日： | 2015-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN105354574A | 公开（公告）日： | 2016-02-24 |
| 发明（设计）人： | 孙希伟 | 申请（专利权）人： | 山东博昂信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 250000 山东省济南市高新区舜华*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种车号识别方法及装置，该方法包括：分别对预先获取的多个车型样本图片的每个车型样本图片进行归一化，得到多个标准样本图片；根据多个标准样本图片中的车号字符训练神经网络，得到字符卷积神经网络结构；根据多个标准样本图片中的端位符号训练神经网络，得到端位卷积神经网络结构；分别利用所述字符卷积神经网络结构和所述端位卷积神经网络结构，对预先采集的车型图片进行识别，以获取车号。该装置包括：归一化模块、字符训练模块、端位训练模块、及识别模块。本发明利用训练好的字符卷积神经网络结构和端位卷积神经网络结构识别车号中的字符和端位，以得到车号，提高了识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 车号 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种车号识别方法，其特征在于，包括：步骤1、分别对预先获取的多个车型样本图片的每个车型样本图片进行归一化，得到多个标准样本图片；步骤2、根据所述多个标准样本图片中的车号字符训练神经网络，得到字符卷积神经网络结构；步骤3、根据所述多个标准样本图片中的端位符号训练神经网络，得到端位卷积神经网络结构；步骤4、分别利用所述字符卷积神经网络结构和所述端位卷积神经网络结构，对预先采集的车型图片进行识别，以获取车号。
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