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申请/专利权人:广州穗圣信息科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于深度学习与OCR技术的多场景VIN码识别方法及系统,通过利用YOLO网络模型训练出可以定位VIN码位置以及识别VIN码类别的VIN码定位模型,能够识别出未悬挂VIN码、全部污损或遮挡VIN码和正常与部分遮挡VIN码;其次,使用OCR技术去识别正常与部分遮挡VIN码上的字符,对其进行二分类的训练,根据识别到的字符个数来准确的区分正常VIN码、部分污损VIN码和部分被遮挡VIN码,既实现了多场景VIN码识别的效果,同时,还实现了对遮挡或者污损的VIN码图像进行分类和判别。
主权项:1.一种基于深度学习与OCR技术的多场景VIN码识别方法,其特征在于,具体包括:基于YOLO网络模型构建出VIN码定位模型,所述VIN码定位模型输入为VIN码图像,输出为VIN码位置和VIN码类别,所述VIN码类别包括未悬挂VIN码、全部遮挡VIN码和正常与部分遮挡VIN码;获取待识别VIN码图像;将待识别VIN码图像输入VIN码定位模型中进行定位,得到VIN码位置和VIN码类别;依据VIN码位置和VIN码类别,将属于正常与部分遮挡VIN码类别的待识别VIN码图像采用OCR技术进行二次分类,得到二次分类结果,所述二次分类结果包括正常VIN码、部分污损VIN码和部分被遮挡VIN码。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 广州穗圣信息科技有限公司 一种基于深度学习与OCR技术的多场景VIN码识别方法及系统
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