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车牌定位和识别方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
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本发明提供了一种车牌定位和识别方法、装置、电子设备以及存储介质,所述方法包括:基于改进的深度学习YOLOv3算法模型确定待测车牌的车牌区域;基于所述改进的深度学习YOLOv3算法模型进行回归分析得到角点坐标以裁剪车牌区域;基于免分割轻量卷积神经网络算法模型对裁剪后的车牌区域中图像进行字符识别;输出裁剪的车牌区域和字符识别结果。通过采用所述改进的深度学习YOLOv3算法模型对车牌进行定位,由于减少了特征提取网络的卷积层层数,降低了模型对设备的要求,也提高了模型的实时性,由于模型内增加了密集连接方式,增加模型
2023-04-19
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本公开提供了车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习、计算机视觉、智能交通等领域。具体实现方案为：获取目标车辆的多帧车牌图像；将每帧车牌图像输入车牌识别模型进行车牌识别，以得到每帧车牌图像中各个字符位置对应的标签；根据每帧车牌图像中各个字符位置对应的标签，从多帧车牌图像中筛选掉包含模糊标签和/或遮挡标签的车牌图像，以得到保留的候选车牌图像；根据候选车牌图像，识别目标车辆的车牌。由此，可有效地滤除掉模糊和/或遮挡等无效车牌，对识别效果较好的车牌图像进行识别，提高了车牌的识别精度。
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本公开提供了车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习、计算机视觉、智能交通等领域。具体实现方案为：采用车牌识别模型对目标车辆的第一车牌图像进行车牌识别，以得到第一车牌图像中多个字符位置对应的标签，并在多个字符位置对应的标签中存在过曝标签的情况下，根据第一车牌图像中过曝标签对应目标字符位置的亮度，采集目标车辆的第二车牌图像；利用车牌识别模型对第二车牌图像进行车牌识别，以根据第一车牌图像的多个字符位置对应的标签中的字符标签和第二车牌图像中目标字符位置的字符标签，确定目标车辆车牌。由此，在车牌图像中
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