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申请/专利权人：珠海欧比特宇航科技股份有限公司;贵州大学
申请日：2020-08-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN112149661B
主分类号：G06V20/62
分类号：G06V20/62;G06V30/148;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0985;G06N3/048
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2021.01.15#实质审查的生效;2020.12.29#公开
摘要：本发明涉及一种车牌识别方法、装置及介质的技术方案，包括车牌定位，通过YOLOV3算法，对采集的车辆图像和或视频检测，得到车牌的位置坐标及置信度，使用PIL模块截取车牌，截取的车牌为识别网络的输入数据；车牌识别，对车牌检测模块截取的车牌进行去燥，使用OpenCV转化为灰度图，利用CNN提取车牌特征，通过类空间注意力机制使卷积神级网络注意车牌空间位置信息，以及，通过编解码网络实现车牌字符定位，并通过mask掩膜分割车牌字符特征的方案对车牌进行识别，输出车牌的正确字符。本发明的有益效果为：去除复杂场景中车牌的噪音污染；提高了车牌识别的准确率。
主权项：1.一种车牌识别方法，其特征在于：车牌定位，通过YOLOV3算法，对采集的车辆图像和或视频检测，得到车牌的位置坐标及置信度，使用PIL模块截取车牌，截取的车牌为识别网络的输入数据；车牌识别，对车牌检测模块截取的车牌进行去燥，使用OpenCV转化为灰度图，利用CNN提取车牌特征，通过类空间注意力机制使卷积神级网络注意车牌空间位置信息，以及，通过编解码网络实现车牌字符定位，并通过mask掩膜分割车牌字符特征的方案对车牌进行识别，输出车牌的正确字符；所述通过类空间注意力机制使卷积神级网络注意车牌空间位置信息包括：通过类空间域机制方法将CNN提取的车牌特征采用最大池化和平均池化压缩通道信息，并将最大池化和平均池化压缩通道信的两个特征融合，使得卷积神经网络注意车牌字符空间位置信息；所述对车牌检测模块截取的车牌进行去燥，包括：使用两分支的网络结构提取车牌特征，右分支采用残差结构提取车牌特征，左分支采用残差和空洞卷积结构提取车牌特征，使用原图特征分别减去所述左分支和所述右分支提取的车牌特征，由Concat组合并经Conv得到噪声，最后采用原图特征减去所述噪声得到去燥后的车牌。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海欧比特宇航科技股份有限公司;贵州大学 车牌识别方法、装置及介质
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