申请/专利权人：南威软件股份有限公司

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935244A

主分类号：G06V20/62

分类号：G06V20/62;G06V20/54;G06V10/82;G06V10/764;G06V30/16;G06V30/164;G06V30/146;G06V30/14;G06V30/19;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.26#公开

摘要：本发明属于车牌检测识别技术领域，公开了一种基于深度学习的双层车牌检测及识别方法及系统。本发明提供的一种基于深度学习的双层车牌检测及识别方法，对检测的图像帧进行图像预处理，然后使用改进的yolov7算法做车牌检测，对检测到的车牌划分为2种类型：单层和双层。对双层车牌进行图像修复和矫正，然后自适应切分车牌，进行拼接，将拼接车牌图片送入车牌识别网络进行识别。最终实现改进双层车牌检测和识别，提高交警检查车辆违规效率。

主权项：1.一种基于深度学习的双层车牌检测及识别方法，其特征在于，首先对公路监控抓拍的图片进行预处理，降低环境干扰；然后使用改进的yolov7算法检测车牌，区分单层与双层；对低质量或小型车牌进行图像增强，确保识别准确性；针对双层车牌，进行图像增强和倾斜矫正；之后，双层车牌被切分并拼接为单层车牌；最后，通过车牌识别模型识别并输出车牌信息。这一方案有效提升了双层车牌的检测与识别精度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南威软件股份有限公司 一种基于深度学习的双层车牌检测及识别方法及系统

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