• 高效准确的车牌识别方法

    • 摘要:

      本发明公开了一种高效准确的车牌识别方法,包括:对输入的车牌图片进行车牌紧致化处理,获得紧致的车牌图片;使用预先训练好的全卷积神经网络模型进行车牌整体识别,获得紧致的车牌图片中每一像素点字符类别的预测结果,形成标签得分矩阵;对标签得分矩阵进行分析,获得最终的车牌字符串信息.该方法无需进行字符分割,避免了现有方法在分割字符时鲁棒性差的问题;其次,本发明使用全卷积神经网络进行车牌识别,只需进行一次识别过程,算法效率高,且在识别过程中结合了车牌完整的上下文信息,大大提高了识别的准确度和鲁棒性;最后,本发明在进行标签矩阵分析时,针对不同的车牌和不同的字符进行差异化处理,进一步提高了算法的鲁棒性和适用性.

    • 专利类型:

      发明专利

    • 申请/专利号:

      CN201710432232.8

    • 申请日期:

      2017.06.09

    • 公开/公告号:

      CN107239778A

    • 公开/公告日:

      2017-10-10

    • 发明人:

      王子磊 庄嘉帆

    • 申请人:

      中国科学技术大学

    • 主分类号:

      G06K9/32(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9

    • 分类号:

      G06K9/32(2006.01)I,G06K9/34(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9,G06K9/32,G06K9/34

    • 主权项:

      一种高效准确的车牌识别方法,其特征在于,包括:对输入的车牌图片进行车牌紧致化处理,获得紧致的车牌图片;使用预先训练好的全卷积神经网络模型进行车牌整体识别,获得紧致的车牌图片中每一个像素点字符类别的预测结果,形成标签得分矩阵;对标签得分矩阵进行分析,获得最终的车牌字符串信息.