[发明专利]一种基于轻量级神经网络的车牌识别方法有效
| 申请号： | 202010009951.0 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111160316B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 张裕星;殷光强;李耶;杨晓宇;殷雪朦;李慧萍;黄方正 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00 |
| 代理公司： | 成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙) 51244 | 代理人： | 廖曾 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级神经网络的车牌识别方法，包括数据集的准备、轻量级神经网络模型的构建及车牌的识别，所述轻量级神经网络模型的构建包括下述步骤：1）形成第一特征矩阵x1；2）形成第二特征矩阵x2；3）形成第三特征矩阵x3；4）形成第四特征矩阵x4；5）将第一特征矩阵x1，第二特征矩阵x2，第三特征矩阵x3，第四特征矩阵x4的通道进行融合，而后通过卷积核大小为1×1、步长为1的卷积层得到特征向量；6）基于CTC损失函数完成轻量级神经网络网络模型训练；采用CTC损失函数进行轻量级神经网络模型训练，实现无需分割的端到端训练，有效解决输入和输出不对齐的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 神经网络 车牌 识别 方法 | ||
【主权项】：
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