[发明专利]一种基于精简ResNet残差网络的车牌识别方法在审
| 申请号： | 201810736742.9 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN110688880A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 杨公所 | 申请（专利权）人： | 山东华软金盾软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11641 北京金宏来专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 许振强;苗彩娟 |
| 地址： | 250000 山东省济南市高新区舜华路1号齐鲁软*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于精简ResNet残差网络的车牌识别方法,包括如下步骤：一种基于精简ResNet残差网络的车牌识别方法,包括步骤：Ⅰ、输入车牌图片；Ⅱ、使用训练好的网络模型进行车牌识别；Ⅲ、输出识别出到的车牌号。本发明省去了车牌字符切割，手动特征提取等操作，简化了车牌识别过程中的步骤，通过训练好的基于精简ResNet残差网络的模型实现车牌端到端一步识别，减少之前模型的计算量及时间成本，避免误差累积，对车牌有着更好的识别效率和准确率，尤其对边界缺失，因曝光、运动、环境噪音等造成的字符模糊黏连等复杂环境下的车牌识别有着显著的性能提升。 | ||
| 搜索关键词： | 车牌识别 残差 车牌 网络 车牌图片 车牌字符 复杂环境 环境噪音 模型实现 时间成本 输出识别 特征提取 网络模型 误差累积 性能提升 端到端 计算量 准确率 切割 模糊 曝光 | ||
【主权项】：
1.一种基于精简ResNet残差网络的车牌识别方法,包括如下步骤：/nⅠ、输入车牌图片；/nⅡ、使用训练好的网络模型进行车牌识别；所述网络模型训练过程如下：/na、生成或收集各种情况的车牌图片样本，包括不同倾斜度、不同模糊程度、边界缺失或多出、不同光照噪点以及不同环境干扰，使样本多样化；/nb、以精简ResNet残差网络作为基础网络，构建起网络模型；/nc、训练网络模型；/nd、利用训练出的网络模型对车牌图片进行端到端识别及模型评估；/nⅢ、输出识别出到的车牌号。/n
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山东华软金盾软件股份有限公司，未经山东华软金盾软件股份有限公司许可，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/201810736742.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种仓储计数方法
- 下一篇：一种称重传送视觉模块
