[发明专利]一种基于压缩感知域和卷积神经网络的路牌识别方法在审
| 申请号： | 201710220412.X | 申请日： | 2017-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN106997463A | 公开（公告）日： | 2017-08-01 |
| 发明（设计）人： | 熊继平;王妃;叶童 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 321004 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于压缩感知域和深度学习中的卷积神经网络的路牌识别方法，直接使用卷积神经网络从图像的压缩感知域中提取特征，对路牌进行识别，提高了路牌识别的鲁棒性。该方法包括利用测量矩阵将图像信号转换到压缩感知域，并将其作为卷积神经网络的输入，然后直接使用卷积神经网络从中提取有效的非线性特征，对路牌图像进行识别，取得了较高的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 压缩 感知 卷积 神经网络 路牌 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种鲁棒的路牌识别方法，用于对路牌图片的检测和分类；其特征包括：利用测量矩阵将图像信号转换到压缩感知域；并将其作为卷积神经网络的输入；使用卷积神经网络从中提取有效非线性特征；通过分类器，对路牌图像进行识别。
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