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- [实用新型]一种侧向插装型车牌架-CN201620607996.7有效
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孙建新
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纽尚(宁波)汽车轴承制造有限公司
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2016-06-17
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2016-11-30
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B60R13/10
- 本实用新型公开了一种侧向插装型车牌架,包括方形外框,方形外框包括第一长侧板、第二长侧板以及两个短侧板,方形外框的内侧壁上开设有车牌卡槽,车牌卡槽呈U形,其中一个短侧板上开设有车牌插口,车牌插口与U形的车牌卡槽连通,设置有车牌插口的短侧板上还开设有车牌紧固孔;车牌卡槽中匹配卡装有U形橡胶块,U形橡胶块上设置有用于夹持车牌的U形夹槽,U形橡胶块的两端设置有连通U形夹槽和车牌插口的缺口。通过在方形外框内设置车牌卡槽,车牌卡槽呈U形,由于在短侧板上设置了与车牌卡槽连通的车牌插口,安装车牌时就可以将车牌从车牌插口处插入,U形夹槽与车牌插口连通,车牌顺着车牌插口插入U形夹槽中被包裹住,防护效果更佳
- 一种侧向插装型车牌
- [发明专利]一种基于深度学习的车牌检测方法及装置-CN202111476331.9在审
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杨少春;班华忠;王正;崔凯
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北京智芯原动科技有限公司
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2021-12-06
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2022-01-28
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G06V20/62
- 本发明提供了一种基于深度学习的车牌检测方法,该方法包括:搜集车牌样本,按照指定顺序标注车牌样本中车牌的四个顶点位置,并标注车牌类别;构建基于Anchor‑Free的车牌检测模型,该模型以FCOS目标检测算法网络结构为基础,包含主干网络、Neck、Head和损失函数,将Head中的边界回归修改为车牌四个顶点回归,损失函数包括车牌目标分类损失、车牌四个顶点的回归损失、车牌凸四边形的IOU损失、中心度损失;将标注的车牌样本输入到基于Anchor‑Free的车牌检测模型,进行训练,直至模型收敛,得到训练好的车牌检测模型;在训练好的车牌检测模型中输入待检测图像,获得车牌类别和车牌的四个顶点位置。与现有技术相比,本发明能快速地进行车牌检测,并识别车牌类别。
- 一种基于深度学习车牌检测方法装置
- [发明专利]一种端到端的高效精确车牌检测和识别方法-CN202111521371.0在审
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周新;程谣;姜俐伶
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大连海事大学
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2021-12-13
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2022-03-08
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G06V20/62
- 本发明公开了一种端到端的高效精确车牌检测和识别方法,其包括采集车牌图像,车牌检测模块通过卷积神经网络提取车牌图像中浅层特征和车牌边框特征,构成车牌边框特征图;车牌边框特征图通过全连接层回归出车牌边界坐标;车牌识别模块共享车牌检测模块提取的浅层特征,得到车牌图像的字符特征,形成字符联合特征图组;字符联合特征图组和车牌边框特征图通过感兴趣区域池化操作后被拼接,得到字符关键区域特征;字符关键区域特征通分类器识别后获得识别后车牌号码端到端车牌检测和识别方法中输入的信息包含车牌的图像,可在一次向前的传递中定位车牌的位置区域并识别其中的车牌号码,整体模型轻量灵活高效,能够快速准确的完成车牌检测和识别。
- 一种端到端高效精确车牌检测识别方法
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