[发明专利]基于改进的YOLOv3网络的车牌检测模型及构建方法在审
| 申请号： | 202010014253.X | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111209921A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 张登银;孙誉焯;彭巧;刘子捷;周超 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 朱远枫 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的YOLOv3网络的车牌检测模型及构建方法，包括改进的YOLOv3网络用于输入车牌图像并提取三个不同尺度的特征图；对得到的三个不同尺度的特征图进行上采样后将深度特征缩放到相同比例后进行向下采样，通过构建的卷积层进行解码生成增强特征后的特征图；将生成的增强特征后的三个不同尺度的特征图和来自YOLOv3特征提取网络提取的三个不同尺度的特征图进行特征聚合，生成特征金字塔，获得改进的YOLOv3网络的车牌检测模型；对车牌检测模型进行训练获得最终模型。本发明实现检测速度方面会大幅提高，引进了金字塔多尺度特征网络用于增强骨干网的特征并生成更有效的多尺度特征金字塔,更好地从输入图像中提取特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolov3 网络 车牌 检测 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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