[发明专利]一种基于深度学习的车牌识别方法在审
| 申请号： | 201810766184.0 | 申请日： | 2018-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN108960175A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 张德馨;史玉坤 | 申请（专利权）人： | 天津艾思科尔科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人： | 张会雪 |
| 地址： | 300457 天津市滨海新区经济技术开*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 车牌识别技术应用十分广泛。本发明提出一种基于深度学习的车牌识别方法，车牌识别方法包括检测车牌是否存在和车牌字符识别两个阶段，使用的模型包括车牌分割模型、车牌汉字识别模型和车牌字母与数字识别模型。车牌分割模型包括4层卷积层、3个Relu层、3个Pool层，与第三层卷积层相连的第一priorbox层、第一位置预测单元和第一置信度预测单元，与第四层卷积层相连的第二priorbox层、第二位置预测单元和第二置信度预测单元，与第一priorbox层和第二priorbox层相连的mbox_priorbox层。车牌汉字识别模型包括依次相连的四个卷积层单元、flatte单元、dropout单元和Softmax层。车牌字母与数字识别模型包括依次相连的两个卷积层单元、flatte单元、dropout单元和Softmax层。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 预测单元 车牌识别 车牌 车牌分割 车牌字母 汉字识别 数字识别 依次相连 置信度 车牌识别技术 车牌字符识别 第二位置 第一位置 第三层 学习 检测 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的车牌识别方法，其特征在于，所述车牌识别方法包括检测车牌是否存在和车牌字符识别两个阶段，使用的模型包括车牌分割模型、车牌汉字识别模型和车牌字母与数字识别模型。
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