[发明专利]一种基于深度学习的车牌字符识别方法有效
| 申请号： | 201811624968.6 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109753914B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 张卡;何佳;尼秀明 | 申请（专利权）人： | 安徽清新互联信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/148;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 金凯 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区创新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的车牌字符识别方法，属于车牌识别技术领域，包括构建深度神经网络模型，该深度神经网络模型包括基础网络、车牌字符分割网络和车牌字符识别网络，车牌字符分割网络和车牌字符识别网络共享基础网络；收集车牌样本图像，对所构建的深度神经网络模型进行训练，得到字符识别模型；利用字符识别模型，对待识别车牌图像进行车牌字符识别。本发明通过构建深度神经网络模型，直接完成车牌字符分割、字符识别，既保证了车牌字符识别结果的准确性，提高了车牌字符识别的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车牌 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的车牌字符识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建深度神经网络模型，该深度神经网络模型包括基础网络、车牌字符分割网络和车牌字符识别网络，车牌字符分割网络和车牌字符识别网络共享基础网络；S2、收集车牌样本图像，对所构建的深度神经网络模型进行训练，得到字符识别模型；S3、利用所述字符识别模型，对待识别车牌图像进行车牌字符识别。
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