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申请/专利权人：杭州志创科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于语义信息和梯度监督的船牌图像超分辨方法。本发明包括：1、收集船舶原始图像并进行预处理。2、针对于船牌文字，构建特征提取网络和超分辨重建网络，形成生成网络模型。然后通过DF2K数据集进行对抗学习预训练，得到生成网络预训练模型。3、在生成网络预训练模型中引入BLSTM结构后采用船牌文字数据集，进行训练。4：在进行对抗学习训练时，由于船牌文字区域具有一定的锐度，因此为了更好的指导网络生成超分辨的船牌文字，增加文字梯度损失函数以加强对生成网络的监督。本发明能够明显提升船牌文字的清晰程度，帮助人工快速的辨识船牌信息，方便海河航运的交通管制，提高水路航运的安全性。
主权项：1.一种基于语义信息和梯度监督的船牌图像超分辨方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：收集船舶原始图像并进行预处理；首先拍摄河道中含船牌文字的原始船舶图像，并进行人工标注船牌文字位置，裁剪得到高分辨率船牌文字区域图像，记为HR文字图像；随后对HR文字图像进行降采样操作并加入噪声，生成低分辨率船牌文字区域图像，记为LR文字图像；完成船牌文字数据集的构造；步骤2：针对于船牌文字，构建特征提取网络和超分辨重建网络，形成生成网络模型；然后通过DF2K数据集进行对抗学习预训练，在判别器的指导下，通过对抗学习对生成网络模型参数进行预训练，得到生成网络预训练模型；步骤3：在生成网络预训练模型基础上引入双向LSTM结构，增强对船牌文字区域的语义特征提取；采用船牌文字数据集，进行训练；步骤4：在进行对抗学习训练时，由于船牌文字区域具有一定的锐度，因此为了更好的指导网络生成超分辨的船牌文字，增加文字梯度损失函数以加强对生成网络的监督。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州志创科技有限公司 一种基于语义信息和梯度监督的船牌图像超分辨方法
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