发明专利已授权

一种基于深度神经网络的车牌识别和定位方法

📄 申请号：CN202010225650.1 📄 发布日：2026/07/03

著录项目信息

申请日

2020-03-27

公开号

CN111310861B

公开日

2023-05-23

申请人

西安电子科技大学,陕西理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06V20_62 , G08G1_017 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络图像识别人工智能算法深度学习神经网络深度神经网络

应用场景

智能交通, 车牌识别, 车辆管理, 安防监控, 智慧城市

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摘要

本发明提出了一种基于深度神经网络的车牌识别和定位方法，主要解决现有算法中复杂场景下车牌识别与定位不准的问题。首先建立符合车牌检测特定需求的车牌数据集，并利用K均值聚类算法生成锚框，结合机器学习并引入注意力机制建立一个车牌检测深度卷积神经网络结构并利用已建立的车牌数据集对该网络模型进行训练，训练过程中采用Adam算法作为优化算法。采用交并比IOU＝0.8时的检测准确率作为算法性能的度量指标，并采用HyperLPR算法和数学形态法作为对比算法，对本模型进行测试。本发明提出的基于深度神经网络的车牌识别和定位方法较之前的方法增加通道注意力机制，从而使得检测准确率更高，速度更快，且对环境有非常强的鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种高效的卷积神经网络的车牌定位方法

当前第 / 件

复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_762)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：52 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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