申请/专利权人：匀熵智能科技(无锡)有限公司

申请日：2023-07-27

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116958954B

主分类号：G06V20/62

分类号：G06V20/62;G06V30/186;G06V30/19

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.11.14#实质审查的生效;2023.10.27#公开

摘要：本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了一种基于关键点与旁路矫正的车牌识别方法、装置及存储介质，包括：获取待检测车牌图像；将所述待检测车牌图像进行预处理后输入至车牌检测网络，获得车牌区域检测图像和车牌关键点预测结果；根据所述车牌关键点预测结果对所述车牌区域检测图像进行第一次矫正，获得车牌第一次矫正图像；将所述车牌第一次矫正图像输入至车牌识别网络进行第二次图像矫正后，获得车牌字符预测结果。本发明提供的基于关键点与旁路矫正的车牌识别方法能够提升车牌检测精度。

主权项：1.一种基于关键点与旁路矫正的车牌识别方法，其特征在于，包括：获取待检测车牌图像；将所述待检测车牌图像进行预处理后输入至车牌检测网络，获得车牌区域检测图像和车牌关键点预测结果；根据所述车牌关键点预测结果对所述车牌区域检测图像进行第一次矫正，获得车牌第一次矫正图像；将所述车牌第一次矫正图像输入至车牌识别网络进行第二次图像矫正后，获得车牌字符预测结果；其中，所述车牌识别网络包括旁路分支网络和字符预测网络，将所述车牌第一次矫正图像输入至车牌识别网络进行第二次图像矫正后，获得车牌字符预测结果，包括：将所述车牌第一次矫正图像输入至旁路分支网络进行第二次图像矫正，获得车牌第二次矫正图像；将所述车牌第二次矫正图像输入至字符预测网络，获得车牌字符预测结果；将所述车牌第一次矫正图像输入至车牌识别网络中的旁路分支网络进行第二次矫正，获得车牌第二次矫正图像，包括：将所述车牌第一次矫正图像输入至旁路卷积网络进行计算处理，并将计算处理后的结果输入至旁路全连接回归层；将全连接回归层的输出结果通过矫正参数进行自学习处理后，获得车牌第二次矫正图像；其中，所述矫正参数的计算公式为： 其中，表示仿射变换矩阵，和表示车牌第一次矫正图像的坐标，和表示车牌第二次矫正图像的坐标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 匀熵智能科技(无锡)有限公司 基于关键点与旁路矫正的车牌识别方法、装置及存储介质

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