[发明专利]一种建立车牌识别模型的方法及装置有效
| 申请号： | 201710039014.8 | 申请日： | 2017-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN106897770B | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 何建伟;吴香莲;聂方;蒲津;王宏宾;刘彦;张如高 | 申请（专利权）人： | 博康智能信息技术有限公司北京海淀分公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 陈博旸 |
| 地址： | 100192 北京市海淀区西小口*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种建立车牌识别模型的方法及装置，其中所述建立车牌识别模型的方法，包括：获取多个车牌图像样本和所述车牌图像样本中的车牌信息，将所述多个车牌图像样本和所述车牌图像样本中的车牌信息作为训练数据，对神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型对车牌图像样本中车牌信息的识别率大于预设阈值或者神经网络模型的损失函数的损失值收敛于预设值，继而利用训练好的神经网络模型对车牌图像样本进行车牌信息识别，避免了繁琐的车牌分割过程,解决了现有车牌识别方法不能适应复杂多变的环境且识别过程耗时严重的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 建立 车牌 识别 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种建立车牌识别模型的方法，其特征在于，包括：获取多个车牌图像样本和所述车牌图像样本中的车牌信息；将所述多个车牌图像样本和所述车牌图像样本中的车牌信息作为训练数据，对神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型对车牌图像样本中车牌信息的识别率大于预设阈值或者神经网络模型的损失函数的损失值收敛于预设值。
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