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申请/专利权人：广州引力科视电子设备有限公司

摘要：本发明公开了一种智能路牌识别车载摄像头系统，包括路牌识别管理系统模块、路牌数据采集模块、路牌识别模型模块、路牌检测模块、语义分割模块、文字识别模块和路牌识别播报模块，其中：所述路牌识别模型模块，由两个卷积神经网络RetinaNet串联组成，使用对抗网络BigGAN，生成黑天路牌对抗样本，增强对黑天路牌识别；本发明针对车载摄像头识别准确率问题，通过采用RetinaNet双重网络对图像进行识别，融合特征金字塔模型，对白天和黑天进行特征处理，使用对抗网络BigGAN生成对抗黑天路牌样本数据提高黑天识别效果，采用小目标检测FSSD算法及无锚框识别策略进行路牌框位置检测，同时RetinaNet采用全卷积网络，去掉全连接层，因此识别路牌速度非常快，黑天识别路牌的精准度非常高。

主权项：1.一种智能路牌识别车载摄像头系统，其特征在于，包括路牌识别管理系统模块1、路牌数据采集模块2、数据存储模块3、路牌识别模型模块4、路牌检测模块5、语义分割模块6、文字识别模块7和路牌播报模块8，所述路牌识别模型模块4使用数据存储模块3的数据进行模型构建及迭代优化，所述路牌检测模块5、语义分割模块6、文字识别模块7用于实现路牌识别模型模块4的基本业务功能，所述路牌检测模块5识别路牌框的结果用于所述语义分割模块6再处理，所述语义分割模块6的处理结果用于文字识别模块7进行文字识别，所述文字识别模块7识别的路牌文字用于路牌播报模块8进行播报；所述路牌识别管理系统模块1，用于管理系统各模块业务、数据和通信的调度；所述路牌数据采集模块2，用于使用车载摄像头采集路牌信息并且生成视频数据及路牌数据集样本；所述数据存储模块3，用于存储所述路牌数据采集模块2所采集的数据；所述路牌识别模型模块4，通过采集的数据训练出两个RetinaNet网络模型，所述RetinaNet网络模型被划分为双特征提取网络DenseNet、特征金字塔和日夜分类回归网络，所述RetinaNet网络模型用于对所述路牌数据集进行训练及优化识别，使用对抗网络BigGAN，生成黑天路牌对抗样本图像，增强对黑天路牌识别，训练及优化后的路牌识别模型，用于实时白天和黑天的路牌智能化识别；所述路牌检测模块5，用于对白天和黑天的路牌图像进行路牌框位置的检测；所述语义分割模块6，用于对所述路牌框位置内的图像进行再处理；所述文字识别模块7，用于对所述路牌框位置内的文字识别处理，提取所述路牌框位置内的文字；所述路牌播报模块8，用于对所述文字识别模块7的识别结果进行播报，通过车载摄像头实时播报路牌信息给驾驶员。

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