[发明专利]一种基于注意力机制的车牌字符分割方法有效
| 申请号： | 201910990074.7 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN111008633B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 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： | G06V30/148 | 分类号： | G06V30/148;G06V30/19;G06V20/62;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 苗娟 |
| 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： | 一种基于注意力机制的车牌字符分割方法，可解决当前技术对低质量车牌图像进行字符分割，不够精确的技术问题。包括以下步骤：S1、建立深度神经网络模型；S2、通过标注好的训练样本数据，优化所述深度神经网络模型参数，得到最优深度神经网络模型；S3、读取车牌图像信息，经过最优深度神经网络模型前向运算后，输出的特征图就是车牌上每个字符的分割位置；本发明采用深度学习技术预测车牌字符位置，采用高效的基干网络，减少了模型内存消耗，极大提升了系统的运行速度，采用无anchor训练机制，降低了模型训练的难度，同时使得训练模型的收敛速度更快，利用注意力机制，针对车牌的不同字符位置，能够自适应的调整注意力权值分布，车牌字符分割结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 车牌 字符 分割 方法 | ||
【主权项】：
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