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专利名称:
一种基于超维计算的车牌检测与识别系统
申请号:
202311662294X
转让价格:面议
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法律状态:已下证 类型:发明 关键词:
车牌检测识别 智能交通 机器视觉
相似专利
发布日:2025/03/17
摘要: 本发明公开了一种基于超维计算的车牌检测与识别系统,包含基于改进YOLOv8的车牌检测模块、基于U2‑Net和畸变矫正的数据处理模块和基于超维计算的车牌识别模块,其中车牌检测模块利用改进后的YOLOv8模型对车牌照片进行检测;对检测后的车牌部分图片进行进一步的数据处理,最后使用基于超维计算的车牌识别模块对数据处理后的车牌数据进行识别,改进后的YOLOv8模型包括使用基于Repulsion的损失函数、增加特征增强模块、增加小目标检测头、改进非极大值抑制算法。本发明通过对YOLOv8算法改进,有效提升了车牌检测性能,并通过数据处理模块以及基于超维计算的车牌识别模块,将车牌检测速度大大提升。
专利名称:
基于深度学习的一阶段车牌检测识别方法
申请号:
2019103939688
转让价格:面议
收藏
法律状态:已下证 类型:发明 关键词:
车辆 深度学习 检测 车牌检测识别
相似专利
发布日:2023/03/30
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的一阶段车牌检测识别方法。本发明一种基于深度学习的一阶段车牌检测识别方法,包括:S1.输入一张待检测识别的彩色图像,通过图像预处理器将其缩放到尺寸为300*300的图像;S2.将缩放后的图像输入到检测模块和识别模块进行车牌检测和车牌字符识别;S3.组合检测模块和识别模块的输出结果就是整个系统对车牌检测与识别的输出结果。本发明的有益效果:将车牌检测与车牌字符识别集中融合到一个模型中的一阶段车牌检测识别系统的优势主要有:本发明提出的基于深度学习的车牌检测和车牌字符识别算法可以在复杂自然场景中保持较高的检测准确率和字符识别准确率,从而表现出超越其它相关系统的稳定性和准确性。
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