[发明专利]一种基于深度学习的车牌去除模糊检测方法有效
| 申请号： | 202110514778.4 | 申请日： | 2021-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN113111859B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 马海涛;程庆;刘敏 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/30;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春市四环专利事务所(普通合伙) 22103 | 代理人： | 张建成 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的车牌去模糊检测方法，该方法受到YOLOv5网络的启发设计了一个全新的网络：YD‑NET去模糊检测网络。采用高速相机拍摄多段公路上车辆行驶时的视频，使用平均连续的短曝光帧来接近长曝光帧，从而得到大量包含清晰车牌和模糊车牌的图片对，经过数据处理后得到数据集；利用迁移学习加载YOLOv5的部分预训练权重后训练YD‑NET去模糊检测网络，不断调整超参数，直至得到最优网络；测试训练好的YD‑NET模型，利用实验指标评价模型性能。本发明不仅可以在自然场景下快速检测出图像中车牌的位置，还能有效的去除由于车辆高速行驶所产生的模糊，经过理论分析与实验证明，该方法具有良好的性能且不依赖于价格高昂的高端显卡设备也可以满足实时处理的要求，具有推广价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车牌 去除 模糊 检测 方法 | ||
【主权项】：
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