[发明专利]一种实时交通场景的多车牌动态识别方法在审
| 申请号： | 201810368034.4 | 申请日： | 2018-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN108509954A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 张中;牛雷 | 申请（专利权）人： | 合肥湛达智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明合众智信知识产权事务所 53113 | 代理人： | 钱磊 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种实时交通场景的多车牌动态识别方法，主要分为图像预处理、车牌定位网络训练、图像后处理、识别网络训练等几个主要步骤。利用车牌定位网络和字符识别网络，能够在不分割字符信息的情况下，高效实时地识别单张图片中的多个车牌信息，相较于传统的字符分割、识别方法具有创新优势，并可大量应用到停车场收费、高速公路等违章行为监测中。 | ||
| 搜索关键词： | 车牌定位 动态识别 实时交通 网络训练 车牌 图像后处理 图像预处理 场景 车牌信息 创新优势 违章行为 字符分割 字符识别 字符信息 传统的 停车场 网络 高速公路 分割 监测 应用 图片 | ||
【主权项】：
1.一种实时交通场景的多车牌动态识别方法，其特征在于运用多种卷积神经网络对车牌进行整体识别，包括以下步骤：S1、建立卷积神经网络，其包括车牌定位网络和车牌识别；S2、图像预处理：将采集到的图像调整为224*224分辨率；S3、定位网络训练：将S2中处理过的图像输入到车牌定位网络中进行特征学习；S4、图像后处理：把S3中定位后的车牌图像拉伸到224*224分辨率；S5、识别网络训练：将S4中处理过的车牌图像输入到车牌识别网络中进行学习；S6、神经网络测试：将测试图片输入到车牌定位网络和车牌识别网络中进行整体测试。
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