一种基于深度学习的倾斜车牌矫正方法
基本信息
| 申请号 | CN202110767061.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113435446A | 公开（公告）日 | 2021-09-24 |
| 申请公布号 | CN113435446A | 申请公布日 | 2021-09-24 |
| 分类号 | G06K9/32（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘鹏;张真;秦恩泉;唐甜甜;曹骝;张海天;顾焜;袁高峰 | 申请（专利权）人 | 南京云创大数据科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 南京钟山专利代理有限公司 | 代理人 | 戴朝荣 |
| 地址 | 210014江苏省南京市秦淮区永智路6号南京白下高新技术产业园区四号楼A栋9层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的倾斜车牌矫正方法，包括如下步骤：步骤1，获取车牌局部图像，构建标注车牌角点的可视化工具；步骤2，构建基于深度学习的目标检测网络模型，训练该模型；步骤3，构建全卷积车牌类型分类网络，训练该模型；步骤4，进行车牌检测，获取车牌的局部图像，使用步骤2得到的模型检测局部图像中的车牌角点进行定位；步骤5，利用步骤3得到的车牌类型分类网络判断车牌类型；步骤6，按车牌类型进行相应的透视变换，将检测到的角点坐标调整到固定的值，并调整其长宽比与标准情况相接近。本发明在复杂场景拥有更好的鲁棒性，能够更精确地计算矫正后的坐标值，提高字符识别率，使车牌识别更为准确。 |
