[发明专利]基于深度学习端对端的低照度成像车牌识别方法及装置在审
| 申请号： | 201911327687.9 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN110969164A | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张斯尧;罗茜;王思远;蒋杰;张诚;李乾;谢喜林;黄晋 | 申请（专利权）人： | 湖南千视通信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 长沙德恒三权知识产权代理事务所(普通合伙) 43229 | 代理人： | 徐仰贵 |
| 地址： | 414000 湖南省长沙市天心区融城路（原*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习端对端的低照度成像车牌识别方法及装置，所述方法包括：将通过摄像模块获取的原始车牌低照度图像输入基于深度学习的多尺度上下文聚合网络进行图像处理，以获得可辨识度提高的车牌图像；对所述车牌图像进行车牌定位和车牌倾斜校正处理，以获得定位后的车牌图像；通过一体化的深度网络模型对所述定位后的车牌进行识别。通过本发明实施例，能够提高低照度成像车牌的识别效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 照度 成像 车牌 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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