[发明专利]基于可信区域的车牌识别方法有效
| 申请号： | 201810324180.7 | 申请日： | 2018-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN108681693B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 闵卫东;李祥鹏;廖艳秋;刘瑞康 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/762;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南昌青远专利代理事务所(普通合伙) 36123 | 代理人： | 刘爱芳 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可信 区域 车牌 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于可信区域的车牌识别方法，其特征在于，采用k‑means++聚类来选择初始车牌候选框的数量和尺度；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候选框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，进行车牌符号检测和识别，完成车牌识别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南昌大学，未经南昌大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810324180.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
