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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法及装置，属于自然语言处理领域。本发明方法包括老挝车牌照图像数据构建及预处理、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型构建、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照模型训练、融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型四部分构成。根据这四个部分功能模块化制成融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别装置，对输入的老挝车牌照图像进行信息识别，本发明提高了老挝车牌照图像识别的正确率，有效地解决了老挝车牌照上行省份字符排列紧密、难以分割和下行辅音字符相似度高、难以识别的问题。
主权项：1.融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法，其特征在于，包括：步骤1、对老挝车牌数据集进行预处理，并划分评估集、训练集与测试集；步骤2、构建融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别模型；步骤3、使用训练集训练构建好的老挝车牌照识别模型，以端到端的方式联合训练，通过模块间参数的共享学习，计算网络训练之间的损失值，来优化学习参数与模型权重；步骤4、将训练好的老挝车牌照识别模型进行保存，并部署于服务器上，实现对老挝车牌照图像中的信息识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 融合双层注意力网络的端到端老挝车牌照识别方法及装置
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