车牌识别方法、装置、电子设备、可读介质和程序产品.pdf
猫巷****志敏
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车牌识别方法、装置、电子设备、可读介质和程序产品.pdf
本公开的实施例公开了车牌识别方法、装置、电子设备、可读介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括:通过车牌识别装置包括的红外测距传感器,对目标区域进行距离测量,以生成测距结果;响应于确定测量结果表征存在障碍物,开启车牌识别装置包括的摄像头进行图像采集,得到第一图像;对第一图像进行车牌区域识别,以生成车牌区域信息;根据车牌区域信息和标准车牌区域信息,生成缩放比例;根据缩放比例,对摄像头进行焦距缩放,以及控制焦距缩放后的摄像头进行图像采集,得到第二图像集合;对第二图像集合中的第二图像进行图像融合,以生成融合图
车牌识别方法、装置、电子设备和可读存储介质.pdf
本公开提供了一种车牌识别方法、装置、电子设备和可读存储介质,涉及云服务、图像处理、深度学习等人工智能技术领域。其中,车牌识别方法包括:获取待检测图像,得到所述待检测图像中的车牌图像;根据所述车牌图像的高度值,得到所述车牌图像中的目标图像;根据所述目标图像得到第一识别结果,根据所述车牌图像得到第二识别结果;组合所述第一识别结果与所述第二识别结果,将组合结果作为所述待检测图像的车牌识别结果。本公开能够提升车牌识别的准确性和鲁棒性。
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本发明提供一种车牌识别方法、电子设备、存储介质以及程序产品。方法应用于电子设备,电子设备设有线程池,线程池具有多个并行执行的线程,每一线程执行的车牌识别方法包括:获取对车牌进行拍摄得到的原始图像;将原始图像输入MNN初始目标识别模型得到带有初级目标的中间图像;对中间图像基于自信度规则和图形参数规则进行过滤,得到带有目标车牌的次级图像;将次级图像输入MNN最终目标识别模型,通过MNN最终目标识别模型对次级图像进行识别获取车牌信息。通过将输入MNN最终目标识别模型前的中间图像,基于自信度规则和图形参数规则进行
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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。
车牌识别方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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