[发明专利]车牌号码识别方法、装置、存储介质及处理器在审
申请号: | 201710198950.3 | 申请日: | 2017-03-29 |
公开(公告)号: | CN106980854A | 公开(公告)日: | 2017-07-25 |
发明(设计)人: | 王志鹏;周文明;马佳丽 | 申请(专利权)人: | 珠海习悦信息技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32 |
代理公司: | 北京挺立专利事务所(普通合伙)11265 | 代理人: | 倪钜芳 |
地址: | 519080 广东省珠海市高新区唐*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了一种车牌号码识别方法、装置、存储介质及处理器。其中,该方法包括获取由摄像机采集到的历史车辆图像中的第一车牌区域图像的位置信息和号码信息;根据第一车牌区域图像和位置信息对第一预设卷积神经网络模型进行训练;对预设图像处理模型、第二预设卷积神经网络模型和达到收敛状态的第一预设卷积神经网络模型进行级联,从而得到第三预设卷积神经网络模型;根据第二车牌区域图像和号码信息对第三预设卷积神经网络模型进行训练;根据达到收敛状态的第三预设卷积神经网络模型对采集到的当前车辆图像进行识别,得到当前车辆图像中的车牌号码的识别结果。本发明解决了现有技术中车牌识别存在的识别准确度和效率较低的技术问题。 | ||
搜索关键词: | 车牌 号码 识别 方法 装置 存储 介质 处理器 | ||
【主权项】:
一种车牌号码识别方法,其特征在于,包括:获取由摄像机采集到的历史车辆图像中的第一车牌区域图像的位置信息和号码信息;根据所述第一车牌区域图像和所述位置信息对第一预设卷积神经网络模型进行训练,直至所述第一预设卷积神经网络模型达到收敛状态,其中,所述第一预设卷积神经网络模型用于对所述第一车牌区域图像中的车牌位置进行检测;对预设图像处理模型、第二预设卷积神经网络模型和达到所述收敛状态的所述第一预设卷积神经网络模型进行级联,从而得到第三预设卷积神经网络模型,其中,所述预设图像处理模型用于对所述第一车牌区域图像进行对齐处理从而得到第二车牌区域图像,所述第二预设卷积神经网络模型用于对所述第二车牌区域图像中的车牌号码进行深度识别;根据所述第二车牌区域图像和所述号码信息对所述第三预设卷积神经网络模型进行训练,直至所述第三预设卷积神经网络模型达到收敛状态;根据达到所述收敛状态的所述第三预设卷积神经网络模型对采集到的当前车辆图像进行识别,得到所述当前车辆图像中的所述车牌号码的识别结果。
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