专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种复杂背景下的车牌定位方法-CN201510478623.4有效
  • 朱虹;卫永波;谢凡凡;权甲;白帅 - 西安理工大学
  • 2015-08-06 - 2018-11-09 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种复杂背景下的车牌定位方法,步骤包括:步骤1、预处理;步骤2、求取原始图像中的候选车牌模板;步骤3、找到车牌有效的号码字体部分;步骤4、找到车牌的底色与字体颜色跳变部分,获得车牌模板;步骤5、对车牌模板消除噪声;步骤6、对车牌模板进行膨胀运算;步骤7、定位车牌;步骤8、输出车牌信息,即成。本发明的方法,适用于监控相机、或者手持摄像设备拍摄到的图像中存在诸多干扰的复杂环境,步骤简单,便于实施,计算量小,结果准确性高,给出的结果能够对车牌进行正确定位
  • 一种复杂背景车牌定位方法
  • [发明专利]一种车牌字符自动识别方法-CN201310028106.8有效
  • 王敏 - 河海大学
  • 2013-01-24 - 2013-05-22 - G06K9/20
  • 本发明公开了一种车牌字符自动识别方法,包括以下步骤:输入彩色车辆图像;对图像进行预处理;在不同光线条件下选择不同算法进行车牌定位车牌进行水平倾斜矫正和垂直倾斜矫正;采用基于聚类连通和垂直投影的方法对步骤d得到的车牌进行字符分割;使用改进的模板匹配法对步骤e得到字符进行字符识别;输出步骤f的识别结果。本发明的车牌字符自动识别方法,显著地提高整个车牌字符自动识别系统的使用性能。在所述车牌定位步骤中,本发明能够利用车牌区域的特点,在不同光线条件下选择不同算法进行车牌定位,保证在出现干扰的情况下也能准确定位车牌区域位置。
  • 一种车牌字符自动识别方法
  • [发明专利]车牌字符自动识别方法-CN201610654054.9在审
  • 万永秀 - 万永秀
  • 2016-08-11 - 2016-12-21 - G06K9/20
  • 本发明提供了一种车牌字符自动识别方法,其包括:输入彩色车辆图像;获取当前的光强强度;如果当前光强强度高于预设光强强度,采用基于颜色点对搜索和数学形态学的车牌定位算法对彩色车辆图像进行车牌定位,得到车牌图像;如果当前光强强度低于预设光强强度,采用基于灰度图像的车牌定位算法对彩色车辆图像进行车牌定位,得到车牌图像;对车牌图像进行水平倾斜矫正和垂直倾斜矫正;结合竖直投影和滴水算法对车牌图像进行字符分割,得到字符块图像;将字符块图像归一化,提取字符块图像的原始粗网格特征;使用经过训练的BP神经网络对每一字符块图像进行识别,生成识别出的车牌号码。通过上述方式,本发明能够准确识别车牌字符。
  • 车牌字符自动识别方法
  • [发明专利]车牌信息识别录入设备构建方法和装置-CN202010138077.0在审
  • 侯鹏;陈建;牛牧青 - 山东浪潮通软信息科技有限公司
  • 2020-03-03 - 2020-06-23 - G06K9/32
  • 本发明提供了车牌信息识别录入设备构建方法和装置,该方法包括:获取包括有至少两个样本的数据集,其中,所述样本包括样本车牌图像;利用所述数据集训练定位检测模型,其中,所述定位检测模型用于从摄像头所拍摄照片中识别车牌图像;训练车牌识别模型,其中,所述车牌识别模型用于从所述车牌图像中识别车牌信息;构建可以引用所述定位检测模型和所述车牌识别模型的应用程序;将所述应用程序集成到基于ARM架构的便携式安卓设备,使得所述便携式安卓设备上的所述应用程序可以调用所述便携式安卓设备的摄像头采集图像,并引用所述定位检测模型和所述车牌识别模型从所采集到的图像上识别车牌信息后录入目标系统。本方案能够提高车牌信息录入的效率。
  • 车牌信息识别录入设备构建方法装置
  • [发明专利]车牌定位方法-CN201210286440.9有效
  • 唐健;吴伟华;陶昆;廖振生 - 深圳市捷顺科技实业股份有限公司
  • 2012-08-13 - 2012-12-19 - G06K9/54
  • 本发明实施例涉及图像识别技术领域,公开了一种车牌定位方法。其中,该方法包括:S1、对所拍摄的视频流的第二帧图像进行检测,生成检测到的车牌区域列表;S2、验证所述车牌区域列表中的各个车牌区域,在所述车牌区域列表中删除不满足车牌特征的车牌区域以得到已验证车牌区域列表;S3、在所述第一帧图像的跟踪列表中删除不能跟踪到的车牌区域以得到第二跟踪列表;S4、将所述第二跟踪列表与所述已验证车牌区域列表进行融合,以得到所述第二帧图像的跟踪列表;S5、将所述第二帧图像的跟踪列表作为定位结果输出实施本发明实施例,可以在不降低车牌定位精确度的情况下,提高定位速度,降低漏检率和误检率。
  • 车牌定位方法
  • [发明专利]基于混合神经网络的车牌识别方法-CN202010278116.7在审
  • 姜梦淮;韩立新 - 河海大学
  • 2020-04-10 - 2020-08-07 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种基于混合神经网络的车牌识别方法,可以对获取的车辆图片进行预处理,获得初始图像,对初始图像采用边缘检测以及形态学处理进行车牌定位,得到粗定位图像,对粗定位图像采样基于文字的车牌检测法进行精确定位,并截取车牌区域,得到车牌区域图像,对车牌区域图像进行去模糊处理,针对去模糊处理后的数据采用深度卷积神经网络提取特征,并将所述深度卷积神经网络的输出作为循环卷积神经网络的输入,应用连接时序分类算法来识别所述输出中不定长的车牌字符,以提高所确定的车牌字符的精度,进而提高车牌识别的准确性。
  • 基于混合神经网络车牌识别方法
  • [发明专利]一种双动态视频车牌定位方法和装置-CN201710013270.X有效
  • 史方;隆刚;王标 - 同观科技(深圳)有限公司
  • 2017-01-09 - 2019-09-13 - G06K9/32
  • 本申请涉及一种双动态视频车牌定位方法和装置,所述方法包括,步骤S100:获取视频图像序列;步骤S200:判断当前帧是否为帧内编码帧;步骤S300:若当前帧为帧内编码帧,提取当前帧的灰度值;步骤S400:基于边缘轮廓图像分析获取当前帧的粗定位车牌区域;步骤S500:基于视频解码中编码模式对粗定位车牌区域进行筛选,实现车牌定位。采用本发明提供的技术方案,结合图像和视频解码中编码模式信息进行分析,在基本不增加计算复杂度的情况下,利用视频解码中编码模式信息对粗定位车牌区域进行筛除,排除干扰,实现对车牌区域的确认,使车牌定位算法复杂度降低,提高算法实时性和鲁棒性,满足了移动化场景下的双动态视频车牌定位的需要。
  • 一种动态视频车牌定位方法装置
  • [发明专利]一种快速的车牌定位方法-CN200810101585.0无效
  • 朱成军;李超;池毅涛;熊璋 - 北京航空航天大学
  • 2008-03-07 - 2008-08-20 - G06K9/36
  • 一种快速的车牌定位方法,利用顶帽变换和文字的纹理特征,主要分为背景消除、车牌区域粗定位和精定位3个步骤,具体为:(1)背景消除,将获得的彩色车牌图像转换为灰度图像,利用顶帽变换抑制大尺寸背景对象,突出车牌区域;(2)粗定位阶段,计算图像的边缘图并对边缘图进行二值化、形态学膨胀和连通域分析等操作,得到合理尺寸的车牌候选区域集合;(3)精定位阶段,提取候选区域的纹理特征,利用支持向量机分类器对候选车牌区域进行分类,从而准确定位车牌所在区域。本发明利用了顶帽变换过滤车牌图像,减少了大尺寸背景的干扰,使对环境的适应性大大增强;同时,由粗到精的定位方法更为快捷,计算复杂度大大降低。
  • 一种快速车牌定位方法
  • [实用新型]一种防伪防盗电动车车牌-CN201921295668.8有效
  • 温在荣 - 南通市荣鑫交通科技有限公司
  • 2019-08-10 - 2020-05-08 - B62J50/26
  • 本实用新型公开了一种防伪防盗电动车车牌,涉及车牌技术领域,包括车牌安装架和设置在车牌安装架前侧的密封防护板,所述密封防护板的外侧固定设置有安装板,所述车牌安装架的前侧表面开设有定位插接槽,所述安装板的内侧表面固定设置有定位插接块,所述定位插接块的一端固定设置有第二吸附磁铁,所述定位插接槽的内侧底端位置处固定设置有第一吸附磁铁,本实用新型设置了定位插接槽、定位插接块、第一吸附磁铁、紧固螺钉、安装板、第一装配螺孔、第二装配螺孔和第二吸附磁铁,便于将安装板在车牌安装架上进行快速初步定位安装,使得安装板与车牌安装架之间的安装拆卸更加便捷,便于对车牌进行更换处理。
  • 一种防伪防盗电动车车牌
  • [发明专利]基于可信区域的车牌识别方法-CN201810324180.7有效
  • 闵卫东;李祥鹏;廖艳秋;刘瑞康 - 南昌大学
  • 2018-04-12 - 2022-04-12 - G06V20/62
  • 本发明涉及一种基于可信区域的车牌识别方法,采用k‑means++聚类来选择初始车辆和车牌候选框的数量和尺度;将得到的初始候选框的数量和尺度结合到YOLO‑L模型,来提高车辆区域和车牌区域的定位准确率。通过YOLO‑L模型来定位车辆区域和车牌区域,并输出左上角和右下角的坐标;YOLO‑L模型首先区分道路上的车辆和其他物体;车牌识别算法判断车牌区域是否位于车辆区域内,以消除车牌区域的错误识别;如果所在车牌区域位于这些车辆区域内,则认为所在车牌区域正确检测,完成车牌识别。本发明基于可信区域的车牌识别方法,有效区分了车牌和类似的物体,能有效地定位车牌,减少了车牌的误判,大大降低了类似物体的误判性,提供了车牌识别效率,提高车牌识别的准确性。
  • 基于可信区域车牌识别方法
  • [发明专利]一种基于Mask-RCNN与HyperLPR的车牌识别方法、系统-CN202011361883.0在审
  • 李红波;罗瑞菡;吴渝 - 重庆邮电大学
  • 2020-11-27 - 2021-03-12 - G06K9/32
  • 本发明请求保护一种基于Mask‑RCNN与HyperLPR的车牌识别方法、系统,属于计算机图像与深度学习领域,包括如下步骤:1、利用车牌边缘和车牌颜色以及形态学的方法,预处理含有汽车的图片,得到对车牌初步定位,并进行倾斜矫正;2、构建带车牌标注的车辆数据集,并利用Mask‑RCNN模型进行训练,用于对已经获取的车牌图片的二次定位;3、利用改进的HyperLPR的SegmenationFree‑Inception模型,对已经二次定位车牌图片进行识别,识别出车牌号。本发明解决了对较模糊的车牌进行字符分割不准确,难以识别车牌号以及需要手动提取特征的问题,对车牌识别有更好的效率和准确率。
  • 一种基于maskrcnnhyperlpr车牌识别方法系统

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