申请/专利权人：浙江宇视科技有限公司

申请日：2018-10-26

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN111104826B

主分类号：G06V20/62

分类号：G06V20/62;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2020.05.29#实质审查的生效;2020.05.05#公开

摘要：本发明实施例提供了一种车牌字符识别方法、装置及电子设备，通过将待识别的车牌图片送入由至少两个卷积神经网络构成的深度相互学习网络中，利用卷积神经网络对所述车牌图片中的待识别字符进行识别，确定所述待识别字符的初步输出结果。根据所述待识别字符的初步输出结果，获得所述待识别字符的最终输出结果。该方法、装置及电子设备在利用至少两个卷积神经网络提取特征的基础上，结合深度相互学习网络，进一步优化提取特征，大大提高了车牌字符识别的准确度，从而提高了对车牌字符的识别能力。

主权项：1.一种车牌字符识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的车牌图片，将所述车牌图片预处理后，导入至预先构建的深度互相学习网络中，所述深度互相学习网络包括至少两个卷积神经网络；利用各所述卷积神经网络对所述车牌图片中的待识别字符进行识别，得到所述待识别字符的识别结果；获取所述识别结果中所述待识别字符对应的置信度最大的一类字符；查找预存的相似字符映射表中是否存在与所述置信度最大的一类字符具有映射关系的相似字符，若所述预存的相似字符映射表中不存在与所述置信度最大的一类字符具有映射关系的相似字符，则将所述待识别字符的识别结果中所述置信度最大的一类字符作为所述待识别字符的初步输出结果；若所述预存的相似字符映射表中存在与所述置信度最大的一类字符具有映射关系的相似字符，则根据所述相似字符与预设阈值之间的关系确定所述待识别字符的初步输出结果；对比各所述卷积神经网络的初步输出结果，若各所述卷积神经网络的初步输出结果相同，则将任意一个所述卷积神经网络对所述待识别字符的初步输出结果作为所述待识别字符的最终输出结果；若各所述卷积神经网络的初步输出结果不相同，则将各所述卷积神经网络对所述待识别字符的初步输出结果分别与预存的比对字符进行比较以获得所述待识别字符的最终输出结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江宇视科技有限公司 一种车牌字符识别方法、装置及电子设备

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