一种车牌识别方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201810989671.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110866430B | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN110866430B | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V30/422（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/22（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 党韩兵;陈雷;胡鑫源;居彩霞;林洪周;杨超 | 申请（专利权）人 | 上海富瀚微电子股份有限公司 |
| 代理机构 | 上海思微知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 201103上海市徐汇区宜山路717号2号楼6楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种车牌识别方法及装置，所述方法包括：步骤S1，利用基于图像特征的局部车牌图像训练AdaBoost级联车牌分类器，利用车牌分类器对视频序列图片进行滑窗检测，得到视频序列图片中的车牌粗选区域；步骤S2，利用多尺度框融合方法，对得到的检测框进行合并，剔除低置信度度检测框；步骤S3，于得到融合后检测框后，在原始输入图像上切割出车牌区域图像，进行车牌精确定位；步骤S4，基于边缘检测算子对完成上下边界精确定位的图像提取字符边缘信息，得到完整车牌；步骤S5，根据二值化算法和连通域分析对精确定位的完整车牌进行字符切割；步骤S6，通过卷积神经网络识别切割字符，得到检测结果。 |
