[发明专利]基于深度学习一体化的低照度成像车牌识别方法及装置在审
| 申请号： | 201911325609.5 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111027564A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 张斯尧;罗茜;王思远;蒋杰;张诚;李乾;谢喜林;黄晋 | 申请（专利权）人： | 长沙千视通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/32;G06T5/00;G06T5/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙德恒三权知识产权代理事务所(普通合伙) 43229 | 代理人： | 徐仰贵 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市岳*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度学习一体化的低照度成像车牌识别方法及装置，所述方法包括：基于深度学习与自适应时空滤波，对低照度车牌图像的辨识度进行增强；通过多信息融合对增强了辨识度后的低照度车牌图像中的车牌区域进行定位，并对定位后的所述车牌区域进行倾斜校正；通过一体化的深度网络模型对倾斜校正后的车牌区域进行识别；所述一体化的深度网络模型包括卷积层、BRNN层、线性变换层和CTC层。通过本发明实施例，能够提高提高低照度车牌识别的效率、实时性及准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 一体化 照度 成像 车牌 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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