[发明专利]一种基于卷积神经网络的车牌字符识别方法在审
| 申请号： | 202210300962.3 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114581903A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 李跃华;仲凡凡;顾煜洋;仲新;张振华;胡彬;梅雨秀;冯斯羽 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V30/10;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张俊俊 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的车牌字符识别方法，属于深度学习技术领域。解决了传统车牌字符识别方法计算简单，对噪声抵抗差，鲁棒性较差的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、基于经典LeNet‑5卷积神经网络结构，搭建车牌字符识别神经网络框架；S2、根据步骤S1中搭建的网络框架，制作车牌字符训练数据集；S3、将步骤S2中制作的数据集，通过卷积神经网络训练得到车牌识别网络模型；S4、将已分割好的车牌字符放入神经网络中进行识别，得到车牌识别结果。本发明的有益效果为：本发明能够提高车牌识别的准确率；并且在图像识别处理方面有着明显的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 车牌 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
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