发明专利已授权

复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法

Name: 复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法
Brand: 西安电子科技大学; 陕西理工大学
SKU: 2020102256520
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010225652.0 📄 发布日：2026/07/03

著录项目信息

申请日

2020-03-27

公开号

CN111310862A

公开日

2020-06-19

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

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络图像增强深度学习目标检测深度神经网络

应用场景

智能交通, 停车场管理, 安防监控, 智慧城市, 电子收费

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摘要

复杂环境下基于图像增强的深度神经网络车牌定位方法，以神经网络深度学习为技术背景，用各种环境背景下的车牌照片数据集，利用构建的深度神经网络模型进行大量学习训练，得到网络模型的权重文件及其它参数文件；并在系统的检测阶段引入图像增强技术，对测试集照片中的低照度、有雾、模糊照片进行图像增强，实现了复杂环境下车牌的精准定位；同时，图像增强技术的引进，大大增强了本发明车牌定位方法对复杂环境的兼容性，很好地解决了现有车牌定位算法对环境因素敏感、对图像质量要求高、车牌可定位场景单一的问题；本发明提出的车牌定位方法使用的是神经网络深度学习技术，该神经网络模型的迁移学习能力和泛化性强。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111310862A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于深度神经网络的车牌识别和定位方法

当前第 / 件

基于FP-growth的物流拣选设备商品摆放方法

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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：160 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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