[发明专利]一种端到端的轻量级深度车牌识别方法有效
| 申请号： | 202010149501.1 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111401361B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 茅耀斌;张伟;张浩;韩翊;项文波;曹倩倩;卓一 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/20 | 分类号： | G06V10/20;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种端到端的轻量级深度车牌识别方法，属于图像处理及深度学习领域。该方法包括：采集包含车牌的图像，构建车牌数据集；构建车牌检测网络；获取车牌区域图像；构建车牌识别网络；将车牌检测网络和车牌识别网络视为整体，对该整体网络进行端到端训练；利用训练后的网络识别待检测车牌图像中的车牌。本发明提出对模型进行端到端的训练，并通过轻量级卷积神经网络减少车牌识别过程的计算量和时间，具有对待识别图像拍摄角度要求低、车牌定位准确、车牌字符识别准确率高、识别速度快等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 端到端 轻量级 深度 车牌 识别 方法 | ||
【主权项】：
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